算法可解釋性在醫(yī)療診斷中的必要性演講人01算法可解釋性在醫(yī)療診斷中的必要性02引言：醫(yī)療AI時(shí)代的“黑箱”困境與可解釋性的崛起03醫(yī)療決策的特殊性：可解釋性是“生命至上”的剛性要求04醫(yī)患信任的構(gòu)建：可解釋性是“知情同意”的技術(shù)橋梁05臨床落地的需求：可解釋性是“價(jià)值轉(zhuǎn)化”的關(guān)鍵環(huán)節(jié)06責(zé)任界定的倫理：可解釋性是“權(quán)責(zé)明晰”的法治基礎(chǔ)07技術(shù)發(fā)展的瓶頸：可解釋性是“創(chuàng)新突破”的必然方向目錄01算法可解釋性在醫(yī)療診斷中的必要性02引言：醫(yī)療AI時(shí)代的“黑箱”困境與可解釋性的崛起引言：醫(yī)療AI時(shí)代的“黑箱”困境與可解釋性的崛起在臨床一線工作十余年，我親歷了醫(yī)學(xué)影像從膠片到數(shù)字化的跨越，也見(jiàn)證了人工智能（AI）從實(shí)驗(yàn)室走向病床的歷程。從CT影像中識(shí)別早期肺癌，到心電圖中預(yù)測(cè)房顫風(fēng)險(xiǎn)，從病理切片中量化腫瘤浸潤(rùn)程度，到電子健康記錄（EHR）中預(yù)警膿毒癥發(fā)作——AI算法正以驚人的速度重塑醫(yī)療診斷的邊界。然而，當(dāng)算法的“預(yù)測(cè)”與“經(jīng)驗(yàn)”碰撞，當(dāng)“準(zhǔn)確率”遇上“為什么”，一個(gè)尖銳的問(wèn)題浮出水面：我們是否愿意將生命健康完全托付給一個(gè)無(wú)法解釋其決策邏輯的“黑箱”？算法可解釋性（ExplainableAI,XAI）并非技術(shù)迭代的附屬品，而是醫(yī)療診斷的剛需。醫(yī)療決策的本質(zhì)是“基于證據(jù)的推理”，其核心在于透明、可追溯、可驗(yàn)證。當(dāng)AI介入診斷鏈條，若無(wú)法回答“為什么做出此判斷”“哪些因素影響了結(jié)果”“判斷的可靠性邊界在哪里”，則無(wú)論其準(zhǔn)確率多高，都難以真正融入臨床實(shí)踐。本文將從醫(yī)療決策的特殊性、醫(yī)患信任的構(gòu)建、臨床落地的需求、責(zé)任界定的倫理以及技術(shù)發(fā)展的瓶頸五個(gè)維度，系統(tǒng)闡述算法可解釋性在醫(yī)療診斷中的必要性，并探討其實(shí)現(xiàn)路徑與未來(lái)方向。03醫(yī)療決策的特殊性：可解釋性是“生命至上”的剛性要求1醫(yī)療決策的高風(fēng)險(xiǎn)性與不可逆性醫(yī)療診斷直接關(guān)聯(lián)生命健康，其決策風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)超其他領(lǐng)域。一個(gè)錯(cuò)誤的商品推薦最多造成經(jīng)濟(jì)損失，而一次誤診可能導(dǎo)致延誤治療、過(guò)度干預(yù)，甚至不可逆的身心傷害。2022年《NatureMedicine》的一項(xiàng)研究顯示，某深度學(xué)習(xí)模型在乳腺癌篩查中漏診了12%的惡性病例，其錯(cuò)誤源于對(duì)“微小鈣化簇”特征的過(guò)度關(guān)注，卻忽略了患者乳腺密度對(duì)影像質(zhì)量的干擾——這一“盲區(qū)”若未被解釋?zhuān)t(yī)生可能因依賴(lài)AI結(jié)果而錯(cuò)過(guò)最佳干預(yù)時(shí)機(jī)?？山忉屝员举|(zhì)上是“風(fēng)險(xiǎn)透明化”的工具。它要求算法不僅輸出“是/否”的結(jié)論，更需揭示決策依據(jù)（如病灶大小、形態(tài)、血流信號(hào)等關(guān)鍵特征）及其權(quán)重。正如外科醫(yī)生術(shù)前必須明確手術(shù)路徑與風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，AI診斷的“推理過(guò)程”必須可被醫(yī)生審視與驗(yàn)證，這是對(duì)“生命至上”原則的技術(shù)呼應(yīng)。2醫(yī)療決策的個(gè)體化與動(dòng)態(tài)性人體是復(fù)雜系統(tǒng)，疾病表現(xiàn)具有高度個(gè)體化差異。同一種肺癌，在吸煙者與非吸煙者、老年人與年輕人中的影像特征可能截然不同；同一位糖尿病患者，其血糖波動(dòng)規(guī)律會(huì)受飲食、運(yùn)動(dòng)、藥物等多重因素影響。醫(yī)療診斷絕非“套公式”，而是基于“患者-疾病-環(huán)境”動(dòng)態(tài)匹配的個(gè)體化推理。當(dāng)前多數(shù)AI模型依賴(lài)“群體數(shù)據(jù)”訓(xùn)練，其決策邏輯隱含“平均患者”的假設(shè)，難以覆蓋個(gè)體差異。例如，某肺炎AI模型在訓(xùn)練集中大量納入“青壯年社區(qū)獲得性肺炎”數(shù)據(jù)，導(dǎo)致對(duì)“老年合并基礎(chǔ)疾病的醫(yī)院獲得性肺炎”的診斷準(zhǔn)確率下降。若模型具備可解釋性，醫(yī)生可通過(guò)特征貢獻(xiàn)度分析（如“年齡>65歲”“C反應(yīng)蛋白>100mg/L”等特征的權(quán)重異常）快速識(shí)別“群體假設(shè)”與“個(gè)體實(shí)際”的偏差，從而調(diào)整診斷思路。3醫(yī)療決策的多學(xué)科協(xié)作性現(xiàn)代醫(yī)療是團(tuán)隊(duì)作戰(zhàn)，臨床醫(yī)生、影像科醫(yī)師、病理科醫(yī)師、檢驗(yàn)師等多學(xué)科專(zhuān)業(yè)人員需基于共同證據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證。AI診斷若作為“決策參與者”，其輸出結(jié)果必須成為團(tuán)隊(duì)協(xié)作的“通用語(yǔ)言”，而非無(wú)法溝通的“孤島數(shù)據(jù)”。可解釋性是AI融入多學(xué)科協(xié)作的“接口”。例如，當(dāng)AI標(biāo)記肝臟占位性病變“可能為肝癌”時(shí)，若能同時(shí)輸出“動(dòng)脈期強(qiáng)化、門(mén)脈期廓清、AFP>400ng/mL”等符合肝細(xì)胞癌（HCC）診斷標(biāo)準(zhǔn)的解釋性依據(jù)，影像科醫(yī)師可與臨床醫(yī)師快速達(dá)成共識(shí)，病理科醫(yī)師也能更有針對(duì)性地制定穿刺方案。反之，若僅輸出“惡性概率85%”，協(xié)作團(tuán)隊(duì)將陷入“知其然不知其所以然”的困境，反而降低決策效率。04醫(yī)患信任的構(gòu)建：可解釋性是“知情同意”的技術(shù)橋梁1患者對(duì)“透明診療”的天然需求現(xiàn)代醫(yī)學(xué)強(qiáng)調(diào)“以患者為中心”，而“知情同意”是醫(yī)患關(guān)系的基石。患者有權(quán)了解診斷依據(jù)、治療方案的風(fēng)險(xiǎn)與獲益，這是《赫爾辛基宣言》確立的基本倫理原則。當(dāng)AI介入診斷，患者天然會(huì)追問(wèn)：“機(jī)器是怎么看出我生病的？和醫(yī)生判斷一樣嗎？”2023年《JAMAInternalMedicine》的一項(xiàng)調(diào)查顯示，82%的患者希望了解AI診斷的“具體原因”，其中65%表示“若無(wú)法解釋AI決策過(guò)程，將拒絕接受基于AI的診斷結(jié)果”?？山忉屝詫I的“黑箱判斷”轉(zhuǎn)化為“透明推理”，例如向患者展示：“AI在您的胸片中發(fā)現(xiàn)右上肺類(lèi)結(jié)節(jié)影，邊緣毛糙，分葉征陽(yáng)性，結(jié)合您長(zhǎng)期吸煙史，初步考慮肺癌可能性大，建議進(jìn)一步CT檢查。”這種“證據(jù)鏈?zhǔn)健钡慕忉尲饶芫徑饣颊邔?duì)“機(jī)器取代醫(yī)生”的焦慮，也能增強(qiáng)其對(duì)診斷結(jié)果的信任。2醫(yī)生對(duì)“工具掌控”的專(zhuān)業(yè)訴求醫(yī)生是醫(yī)療決策的最終責(zé)任人，AI作為輔助工具，必須服務(wù)于醫(yī)生的判斷邏輯，而非反客為主。臨床實(shí)踐中，我曾遇到這樣的案例：一位年輕醫(yī)生依賴(lài)AI輔助診斷系統(tǒng)，將一例“肺結(jié)核球”誤判為“周?chē)头伟?，?dǎo)致患者接受了不必要的手術(shù)。事后發(fā)現(xiàn)，AI模型因訓(xùn)練數(shù)據(jù)中肺結(jié)核球樣本較少，將其“鈣化灶”特征錯(cuò)誤歸類(lèi)為“肺癌惡性征象”——若醫(yī)生能通過(guò)可解釋性工具看到“鈣化灶占比>30%”這一關(guān)鍵特征，本可避免這一失誤?？山忉屝再x予醫(yī)生“工具掌控權(quán)”。它讓醫(yī)生能夠：①驗(yàn)證AI決策是否符合醫(yī)學(xué)知識(shí)（如“AI標(biāo)記的‘惡性結(jié)節(jié)’是否具備分葉、毛刺等典型特征？”）；②識(shí)別AI的“認(rèn)知盲區(qū)”（如“模型是否忽略了患者的結(jié)核病史？”）；③結(jié)合臨床經(jīng)驗(yàn)調(diào)整AI結(jié)論（如“雖AI提示惡性，但患者腫瘤標(biāo)志物陰性，需動(dòng)態(tài)觀察”）。這種“人機(jī)協(xié)同”模式，既發(fā)揮AI的高效性，又保留醫(yī)生的專(zhuān)業(yè)判斷，是AI在醫(yī)療領(lǐng)域落地的核心路徑。3信任缺失對(duì)醫(yī)療AI推廣的制約當(dāng)前醫(yī)療AI推廣的最大障礙之一，是“醫(yī)生不敢用、患者不愿用”。據(jù)《中國(guó)數(shù)字醫(yī)療發(fā)展報(bào)告（2023）》顯示，僅35%的三甲醫(yī)院常規(guī)使用AI輔助診斷系統(tǒng)，其中60%的醫(yī)生反饋“無(wú)法解釋AI決策過(guò)程”是主要顧慮。某三甲醫(yī)院影像科主任曾坦言：“AI準(zhǔn)確率再高，若說(shuō)不出‘為什么’，我們就像蒙著眼睛開(kāi)車(chē)的司機(jī)，風(fēng)險(xiǎn)太大了?！笨山忉屝允谴蚱菩湃伪趬镜摹捌票?。當(dāng)AI能夠像資深醫(yī)師一樣“解釋病情”，醫(yī)生會(huì)將其視為“可信賴(lài)的助手”，而非“不可控的對(duì)手”；當(dāng)患者能夠理解AI的“判斷邏輯”，他們會(huì)接受這種“科技賦能的診療”，而非將其視為“冰冷的機(jī)器”。例如，某眼科醫(yī)院引入AI糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查系統(tǒng)，通過(guò)生成“眼底出血面積、微血管瘤數(shù)量”等可視化解釋報(bào)告，患者接受度從不足40%提升至85%，醫(yī)生使用頻率也提高了3倍。05臨床落地的需求：可解釋性是“價(jià)值轉(zhuǎn)化”的關(guān)鍵環(huán)節(jié)1從“實(shí)驗(yàn)室性能”到“臨床效用”的跨越AI模型的“實(shí)驗(yàn)室性能”（如準(zhǔn)確率、AUC值）與“臨床效用”存在顯著鴻溝。許多在論文中表現(xiàn)優(yōu)異的模型，在真實(shí)臨床場(chǎng)景中“水土不服”，原因在于：①真實(shí)數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布差異（如不同醫(yī)院設(shè)備的影像參數(shù)差異）；②臨床需求的復(fù)雜性（如需同時(shí)考慮診斷、鑒別診斷、預(yù)后評(píng)估等多重目標(biāo)）；③工作流程的適配性（如AI輸出結(jié)果需與醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、電子病歷系統(tǒng)（EMR）無(wú)縫對(duì)接）。可解釋性是跨越鴻溝的“導(dǎo)航儀”。通過(guò)對(duì)臨床場(chǎng)景的“解釋適配”，可實(shí)現(xiàn)從“通用模型”到“專(zhuān)用工具”的轉(zhuǎn)化。例如，某通用肺炎AI模型在基層醫(yī)院應(yīng)用時(shí)，可通過(guò)可解釋性工具發(fā)現(xiàn)“基層醫(yī)院胸片質(zhì)量較低，導(dǎo)致‘肺紋理模糊’特征誤判為‘肺炎滲出’”，進(jìn)而針對(duì)基層數(shù)據(jù)優(yōu)化模型，并生成“建議結(jié)合血常規(guī)結(jié)果綜合判斷”的解釋提示，最終使模型在基層的敏感度提升至92%，特異性提升至88%。2醫(yī)療工作流的深度整合醫(yī)療診斷是線性與非線性交織的復(fù)雜流程，從數(shù)據(jù)采集（影像、檢驗(yàn)）、預(yù)處理（去噪、標(biāo)準(zhǔn)化）、特征提?。ㄐ螒B(tài)、功能）到?jīng)Q策判斷（診斷、分級(jí)），每一步都需嚴(yán)格質(zhì)控。AI若要融入這一流程，其輸出結(jié)果必須與各環(huán)節(jié)無(wú)縫銜接，而可解釋性是“銜接點(diǎn)”的設(shè)計(jì)核心。以病理診斷為例，AI輔助系統(tǒng)在識(shí)別腫瘤細(xì)胞時(shí)，可解釋性模塊需同步輸出“細(xì)胞異型性指數(shù)”“核分裂象數(shù)量”“浸潤(rùn)深度”等病理醫(yī)師熟悉的指標(biāo)，并標(biāo)注這些指標(biāo)在整張切片中的空間分布。這種“病理學(xué)語(yǔ)言”的解釋?zhuān)笰I結(jié)果可直接嵌入病理報(bào)告模板，避免醫(yī)生二次轉(zhuǎn)錄信息，提升工作效率。據(jù)某腫瘤醫(yī)院統(tǒng)計(jì)，引入具備可解釋性的AI病理系統(tǒng)后，病理報(bào)告出具時(shí)間從平均48小時(shí)縮短至24小時(shí)，診斷一致性提高40%。3醫(yī)療質(zhì)量控制的閉環(huán)管理醫(yī)療質(zhì)量控制的核心是“發(fā)現(xiàn)問(wèn)題-分析原因-持續(xù)改進(jìn)”。AI診斷過(guò)程中的可解釋性數(shù)據(jù)，為質(zhì)量控制提供了前所未有的精細(xì)工具。例如，通過(guò)分析AI在不同年齡段、不同疾病分期中的特征貢獻(xiàn)度，可發(fā)現(xiàn)“對(duì)早期肺癌的漏診多源于‘結(jié)節(jié)直徑<8mm’的特征權(quán)重不足”，從而針對(duì)性補(bǔ)充小結(jié)節(jié)樣本訓(xùn)練模型；通過(guò)比較不同醫(yī)生的AI采納率差異，可發(fā)現(xiàn)“高年資醫(yī)生更依賴(lài)‘臨床病史’解釋?zhuān)湍曩Y醫(yī)生更依賴(lài)‘影像特征’解釋”，進(jìn)而制定差異化的培訓(xùn)方案。某三甲醫(yī)院質(zhì)控科的數(shù)據(jù)顯示，基于AI可解釋性的質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目實(shí)施一年后，影像診斷與手術(shù)病理符合率從89%提升至94%，AI輔助診斷的相關(guān)醫(yī)療糾紛發(fā)生率下降67%。這印證了可解釋性在醫(yī)療質(zhì)量控制中的“閉環(huán)賦能”作用。06責(zé)任界定的倫理：可解釋性是“權(quán)責(zé)明晰”的法治基礎(chǔ)1醫(yī)療AI的法律責(zé)任歸屬困境隨著AI在診斷中的角色日益重要，“誰(shuí)為AI誤診負(fù)責(zé)”成為法律界與醫(yī)學(xué)界的熱議焦點(diǎn)。當(dāng)前，我國(guó)《民法典》第1222條明確規(guī)定了醫(yī)療損害責(zé)任的歸責(zé)原則，但AI作為“非法律主體”，其責(zé)任邊界尚不明確：若算法開(kāi)發(fā)者未提供可解釋性工具，導(dǎo)致醫(yī)生無(wú)法發(fā)現(xiàn)AI錯(cuò)誤，責(zé)任誰(shuí)負(fù)？若醫(yī)院未對(duì)AI進(jìn)行充分驗(yàn)證就投入臨床，責(zé)任誰(shuí)負(fù)？若醫(yī)生過(guò)度依賴(lài)AI結(jié)果未履行獨(dú)立判斷義務(wù)，責(zé)任誰(shuí)負(fù)？可解釋性是厘清責(zé)任的“證據(jù)鏈”。它能夠還原AI決策的“技術(shù)事實(shí)”：是數(shù)據(jù)偏差（如訓(xùn)練樣本中某類(lèi)疾病代表性不足）？是算法缺陷（如模型對(duì)某類(lèi)特征的敏感性不足）？還是應(yīng)用不當(dāng)（如超出模型適用范圍使用）？例如，某醫(yī)院發(fā)生AI輔助診斷誤判醫(yī)療糾紛，通過(guò)可解釋性分析發(fā)現(xiàn)，AI在“急性心肌梗死”診斷中過(guò)度依賴(lài)“ST段抬高”特征，而忽略了患者“束支傳導(dǎo)阻滯”的干擾因素，最終判定為“算法設(shè)計(jì)缺陷”，由開(kāi)發(fā)者承擔(dān)主要責(zé)任。2醫(yī)療倫理的“透明性原則”踐行醫(yī)學(xué)倫理的核心原則包括“不傷害、有利、尊重自主、公正”，其中“尊重自主”要求患者有權(quán)知曉影響其健康決策的所有信息。AI診斷若缺乏可解釋性，實(shí)質(zhì)上剝奪了患者的“知情權(quán)”，違背了倫理原則。例如，若AI僅提示“需進(jìn)一步手術(shù)”，卻不解釋“手術(shù)依據(jù)是腫瘤侵犯血管”，患者可能在未充分理解風(fēng)險(xiǎn)的情況下做出決策，這不符合“知情同意”的倫理要求。可解釋性是踐行“透明性原則”的技術(shù)載體。它確保AI決策過(guò)程可追溯、可理解、可質(zhì)疑，讓患者和醫(yī)生都能以“平等知情者”的身份參與決策。例如，某腫瘤AI系統(tǒng)在制定治療方案時(shí)，會(huì)輸出“患者腫瘤負(fù)荷評(píng)分8分（滿分10分）、PD-L1表達(dá)陽(yáng)性、無(wú)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移”等解釋性依據(jù)，并說(shuō)明“基于此，推薦免疫聯(lián)合化療方案，客觀緩解率約60%”。這種“透明化”的決策支持，既尊重了患者的自主選擇權(quán)，也符合醫(yī)學(xué)倫理的要求。3數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的雙重屏障醫(yī)療數(shù)據(jù)包含大量敏感個(gè)人信息，其使用需遵循“最小必要”原則。AI模型在訓(xùn)練過(guò)程中可能過(guò)度擬合患者隱私數(shù)據(jù)（如罕見(jiàn)病的獨(dú)特影像特征），若模型不具備可解釋性，這些隱私信息可能被“隱式泄露”。例如，某皮膚病AI模型通過(guò)解釋性分析被發(fā)現(xiàn)，其決策過(guò)度依賴(lài)“患者面部特定區(qū)域的雀斑形態(tài)”，而這種形態(tài)可能關(guān)聯(lián)患者的遺傳信息，構(gòu)成隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。可解釋性通過(guò)“特征重要性排序”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的平衡。它能夠識(shí)別出對(duì)決策影響最大的“關(guān)鍵特征”，若這些特征涉及隱私，可通過(guò)數(shù)據(jù)脫敏或特征替換降低風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，對(duì)非關(guān)鍵特征進(jìn)行“泛化處理”，避免模型記住個(gè)體隱私信息。例如，某胸部AI模型通過(guò)可解釋性發(fā)現(xiàn)，“患者身份證號(hào)編碼”對(duì)診斷無(wú)貢獻(xiàn)，但在訓(xùn)練中被誤用為特征，遂將其移除，有效避免了隱私泄露。07技術(shù)發(fā)展的瓶頸：可解釋性是“創(chuàng)新突破”的必然方向1當(dāng)前AI模型的“黑箱”本質(zhì)深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、Transformer）在醫(yī)療診斷中表現(xiàn)出色，但其“黑箱”特性制約了其應(yīng)用。這些模型通過(guò)多層非線性變換學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，人類(lèi)難以理解每一層的“抽象邏輯”。例如，某CNN模型在識(shí)別肺結(jié)節(jié)時(shí)，中間層可能將“結(jié)節(jié)邊緣毛刺”與“血管走形”混淆，導(dǎo)致誤判，但這種“特征混淆”在黑箱模型中無(wú)法被觀察與修正。可解釋性是破解“黑箱難題”的“手術(shù)刀”。通過(guò)技術(shù)手段（如可視化、特征歸因、邏輯規(guī)則提取），將模型的“內(nèi)部決策邏輯”轉(zhuǎn)化為人類(lèi)可理解的“外部證據(jù)鏈”。例如，Grad-CAM技術(shù)可通過(guò)熱力圖可視化CNN模型關(guān)注的“圖像區(qū)域”，讓醫(yī)生看到AI是否聚焦在病灶關(guān)鍵部位；SHAP值（SHapleyAdditiveexPlanations）可量化每個(gè)特征對(duì)決策的貢獻(xiàn)度，幫助醫(yī)生理解“為什么這個(gè)特征比那個(gè)特征更重要”。2可解釋性技術(shù)的實(shí)踐挑戰(zhàn)盡管可解釋性技術(shù)發(fā)展迅速，但在醫(yī)療場(chǎng)景中仍面臨諸多挑戰(zhàn)：-解釋粒度與臨床需求的匹配：影像診斷需要“病灶級(jí)解釋”（如“結(jié)節(jié)直徑、密度”），而預(yù)測(cè)模型需要“患者級(jí)解釋”（如“年齡、病史、檢驗(yàn)指標(biāo)”），如何統(tǒng)一解釋粒度尚無(wú)標(biāo)準(zhǔn)；-解釋的一致性與可靠性：同一模型可能生成不同的解釋?zhuān)ㄈ鐚?duì)同一張胸片，SHAP值顯示“病灶大小”貢獻(xiàn)度時(shí)高時(shí)低），醫(yī)生難以信任；-解釋的可操作性：部分技術(shù)生成的解釋過(guò)于抽象（如“特征組合3對(duì)決策影響最大”），醫(yī)生無(wú)法直接轉(zhuǎn)化為臨床行動(dòng)。這些挑戰(zhàn)要求醫(yī)療領(lǐng)域的可解釋性技術(shù)必須“以臨床需求為導(dǎo)向”，而非單純追求“技術(shù)先進(jìn)性”。例如，針對(duì)影像診斷，需開(kāi)發(fā)“病灶-特征-解釋”三位一體的可視化工具；針對(duì)預(yù)測(cè)模型，需構(gòu)建“醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜+特征權(quán)重”的解釋框架，確保解釋符合臨床邏輯。3可解釋性與AI性能的協(xié)同進(jìn)化一種普遍觀點(diǎn)認(rèn)為“可解釋性會(huì)犧牲AI性能”，但在醫(yī)療領(lǐng)域，二者實(shí)為“協(xié)同進(jìn)化”的關(guān)系?？山忉屝阅軌驇椭_(kāi)發(fā)者識(shí)別模型的“認(rèn)知偏差”（如過(guò)度依賴(lài)某類(lèi)特征），從而優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)；能夠通過(guò)“醫(yī)生反饋-解釋調(diào)整”的閉環(huán)，提升模型對(duì)臨床場(chǎng)景的適配性；能夠通過(guò)“特征重要性分析”，減少冗余特征輸入，降低模型復(fù)雜度，反而可能提升泛化能力。例如，某團(tuán)隊(duì)在開(kāi)發(fā)糖尿病視網(wǎng)膜病變AI模型時(shí)，通過(guò)可解釋性發(fā)現(xiàn)模型過(guò)度依賴(lài)“微血管瘤”數(shù)量，忽略了“出血斑”與“滲出”的組合特征，遂調(diào)整模型權(quán)重，使敏感度從88%提升至93%，且在“非增殖期病變”中