医疗保健中的可解释性人工智能 (XAI) 使开发人员和临床医生能够理解 AI 模型如何做出决策，这对于信任、安全和合规性至关重要。 与“黑盒”模型不同，XAI 技术通过揭示影响预测或建议的因素来提供透明度。 例如，预测患者再入院风险的模型可能会突出显示特定变量，例如最近的实验室结果或药物依从性，作为关键因素。 这种清晰度有助于医疗保健专业人员验证结果并将 AI 洞察集成到临床工作流程中，而不会盲目依赖不透明的系统。 开发人员可以实施特征重要性评分或决策树等工具，使模型行为可解释，确保与医学专业知识保持一致。
XAI 还解决了医疗保健领域的监管和伦理要求。 欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规规定，影响个人的自动化决策必须是可解释的。 在实践中，这意味着将肿瘤分类为恶性的诊断 AI 必须使用可解释的指标来证明其结论，例如突出显示医学图像中的区域或将发现与已建立的临床标准联系起来。 LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（Shapley 加性解释）等技术通常用于生成这些解释。 通过将 XAI 嵌入到系统中，开发人员可以确保合规性，同时使临床医生能够审核模型的偏差——例如，由于训练数据倾斜，模型不成比例地将某些人口统计数据标记为高风险。
最后，XAI 支持医疗保健模型的迭代改进。 当模型表现不佳时，可解释性工具可以帮助开发人员诊断问题。 例如，如果败血症预测系统未能优先考虑关键生命体征，XAI 可以揭示特征权重方面的差距，从而促使使用更好的数据进行重新训练。 同样，临床医生可以通过将模型解释与现实案例进行比较来提供反馈——例如，纠正 AI 过分强调年龄而非症状的误诊。 技术团队和医疗团队之间的这种协作可以培养强大、可靠的系统。 神经网络中的注意力机制或专家系统中的基于规则的逻辑等工具进一步弥合了这一差距，确保模型与临床推理保持一致，同时保持技术严谨性。