11、可解释人工智能与分类回归树模型在医疗数据处理中的应用

可解释人工智能与分类回归树模型在医疗数据处理中的应用

1. 可解释人工智能（XAI）在网络安全与医疗领域的重要性

在网络安全应用中，尽管人工智能（AI）模型日益普及，但可解释人工智能（XAI）仍然具有重要意义。它对于解读AI模型至关重要，能够让人类专家理解隐藏的信息证据和因果关系，从而提高决策者的信任度。在网络安全的中断识别框架（IDS）中，理解不良信息的影响以识别任何中断是信任管理的关键任务。

在医疗领域，XAI也逐渐成为采用机器学习（ML）方法的基本标准。研究人员从两个方面扩展了对XAI的研究：一是解释支撑模型可解释性的各种原则；二是展示寻找更具可解释性的ML算法的各种动机。

2. 分类与回归树（CART）模型概述

2.1 CART模型简介

分类与回归树（CART）是一种非参数统计建模技术，因其建模和解释的简单性，被广泛应用于统计、健康科学、计算机科学、气象科学等领域。该技术最早由Morgan和Sonquist在1963年开创，后由Breiman等人在1984年进一步发展。

2.2 CART模型在医疗领域的应用

CART分析在疾病动态研究中具有重要的临床应用价值，例如在乳腺癌生存预测、头颈癌患者体重减轻预测等方面。在子宫内膜癌（EC）的研究中，CART模型可用于评估临床病理因素对子宫内膜癌总体生存的影响，以及预测子宫内膜癌患者所需的淋巴结清扫数量。

2.3 子宫内膜癌的现状与挑战

子宫内膜癌源于子宫腺肌病，其诊断具有挑战性，因为患者通常不愿报告或在晚期才报告。识别早期阳性淋巴结数量有助于预防患者癌症进展，有效淋巴结清扫数量因癌症特征而异。然而