I-SAFE: Wasserstein Coherence Metrics for Structural Auditing of Scientific AI Models

En 3 lignesI-SAFE est un framework d'audit post-hoc pour modèles IA scientifiques basé sur la métrique de cohérence Wasserstein (WCM). Il évalue si les prédictions d'un modèle reflètent la structure du domaine ou exploitent des raccourcis statistiques. Testé sur la prédiction d'interactions drogue-cible (DeepConvDTI, DeepDTA, TAPB), il révèle des profils de réponse distribués distincts invisibles aux métriques de précision.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain