问题一：医学AI模型的可解释性、鲁棒性与临床决策的无缝融合
问题摘要： 尽管人工智能在医学影像分析、疾病预测和个性化治疗等领域展现出巨大潜力，但其“黑箱”特性、在真实世界复杂临床场景中的泛化能力不足以及难以获得医生和患者的充分信任，成为其广泛应用于临床决策并发挥核心价值的关键障碍。如何构建可解释、鲁棒且易于临床医生理解和验证的AI模型，并将其安全有效地融入现有诊疗流程，是医学人工智能领域亟待解决的核心挑战。
以下几小节内容（问题背景及应用价值、研究现状及瓶颈、过往研究的里程碑、当前创新产品）将在二级页面展示。
- 问题背景及应用价值： 阐述AI在提升诊断效率、辅助治疗决策、药物研发等方面的巨大潜力及其对医疗健康事业的深远影响。强调可解释性和鲁棒性对于保障医疗安全、建立医患信任、推动AI技术临床转化的重要性。
- 研究现状及瓶颈： 介绍当前主流医学AI（如深度学习）的优势与局限，特别是在可解释性方法（如LIME, SHAP）、模型鲁棒性测试、对抗性攻击防御、小样本学习、联邦学习等方面研究进展。瓶颈包括高质量标注数据的缺乏、模型在不同人群和设备间的泛化难题、临床验证标准和法规的滞后、以及如何将AI的辅助信息有效整合进医生工作流等。
- 过往研究的里程碑： 从早期专家系统到机器学习，再到深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展及其在医学领域的初步应用（例如：眼底图像分析、病理切片识别等）。
- 当前创新产品： 提及一些已获监管批准或在临床试验中表现突出的AI辅助诊断软件、疾病风险预测模型、以及应用于药物发现和基因组学分析的AI平台等。
详细内容可下载附件《医学人工智能：可解释性、鲁棒性与临床转化路径研究报告》查看。
