通过原型实例识别进行口腔病变诊断的可解释机器学习

本研究针对当前医疗决策中的可解释性不足问题，通过开发可解释的机器学习模型，提供临床决策的支持。该研究提出了PivotTree模型，通过选择关键原型实例来预测口腔病变，尤其是肿瘤性、口腔溃疡和外伤性病变，从而在性能上取得了显著的提高，具有重要的实际应用潜力。