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    《突破黑箱人工智能：面向痴呆症诊治的可解释混合系统》

    痴呆 人工智能
    07/10
    20
    这篇文章批判性地评估了人工智能（ AI ）在痴呆症诊断和治疗中的应用现状，特别是大语言模型的局限性，并倡导采用可解释的混合 AI 系统来弥合 AI 预测与临床实践之间的差距。 文章指出，尽管数据驱动型 AI 模型在模式识别方面表现出色，但其 “ 黑箱 ” 特性、缺乏透明度以及对临床医生的可操作性指导不足，严重限制了其在临床实践中的应用和医生对其的信任。 文章首先回顾了 AI 在医学中的应用现状，特别是基于大数据的机器学习模型在预测痴呆症风险方面的进展。
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