AI 医疗领域，可解释性是一个重要的研究方向。它指的是让 AI 模型的决策过程更加透明，使得医疗专业人士和患者能够理解 AI 的决策依据。
可解释性的重要性
- 增强信任：提高医疗专业人士和患者对 AI 模型的信任度。
- 辅助决策：帮助医疗专业人士理解 AI 的决策依据，辅助临床决策。
- 改进模型：通过分析不可解释的决策过程，优化模型性能。
可解释性技术
- 特征重要性：分析模型对每个特征的依赖程度。
- 决策树：展示模型的决策路径。
- 注意力机制：展示模型在处理输入数据时的关注点。
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