4、可解释人工智能与深度学习在医疗数据处理与医疗行业的应用

可解释人工智能与深度学习在医疗数据处理与医疗行业的应用

1 可解释人工智能（XAI）概述

可解释人工智能（XAI）在提升模型透明度和可理解性方面发挥着关键作用，但仅仅开放模型并不足以确保其易于理解。以下是几种不同类型的模型及相关XAI技术：
- 不透明模型 ：随机森林、支持向量机（SVMs）和神经网络等属于典型的不透明模型。尽管这些模型常常能达到较高的准确率，但它们的内部工作机制却难以理解。
- 模型无关方法 ：XAI技术旨在广泛适用，因此需具备足够的适应性，仅依据模型的输入和输出进行操作，而不依赖于模型的固有设计。
- 特定模型方法 ：特定模型的XAI技术通常利用模型知识，致力于使一种或多种特定类型的模型更加透明。
- 简化解释方法 ：通过近似简化模型，可找到原始模型的替代方案来解释预测结果。例如，基于模型的预测创建线性模型或决策树，以解释更复杂的模型。

特征解释的相关性

特征解释的相关性与简单性相关。在考虑所有可能的组合后，这类XAI技术旨在根据特征对模型决策的典型预期边际影响来评估特征。其具有以下特点：
- 可视化 ：是此类XAI方法的基础。可以利用数据可视化技术家族来解释基于输入数据做出的预测或决策。
- 局部解释 ：揭示模型在与我们感兴趣描述的输入条件相似情况下的行为。它们在有限区域内重现模型，接近重要事件。

在机器学习文献中，“可解释性”比“可解释性”更常用，但有观点认为“