计算机科学领域中，基于可解释人工智能（XAI）的医疗影像诊断系统设计与实现

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计算机科学领域中，基于可解释人工智能（XAI）的医疗影像诊断系统设计与实现

引言

随着人工智能技术的发展，特别是深度学习在图像识别方面的突破，其在医疗影像诊断中的应用也日益广泛。然而，传统的深度神经网络模型通常被视为“黑箱”，难以提供清晰的决策依据，这对于需要高透明度和可靠性的医疗领域来说是一个重大障碍。为了克服这一局限性，研究者们提出了将机器学习模型的预测结果进行解释的方法——即所谓的可解释人工智能（Explainable Artificial Intelligence, XAI）。本文将探讨如何利用XAI技术构建一个既高效又透明的医疗影像诊断系统。

可解释人工智能概述

定义

可解释人工智能是指让算法能够以人类可以理解的方式展示其决策过程的技术。对于医疗影像诊断而言，这意味着不仅给出疾病诊断的结果，还能指出哪些特征或区域是做出该结论的关键因素。

特点

• 提高信任度：通过揭示模型内部运作机制，增强了医生对自动诊断系统的信心；
• 辅助教育：有助于医学生学习不同疾病的典型表现形式；
• 促进改进：为开发者提供了反馈渠道，以便优化现有模型性能。

医疗影像诊断系统架构

组件介绍

1. 数据收集层：从医院信息系