用于鲁棒和可解释效果预测的因果干预预测系统
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。通过分析当前 AI 系统中存在的隐藏偏差和缺失信息问题，我们设计了一种基于因果图的预测系统（CIPS），通过变分自动编码器和多重插补的完全条件规范实现，结果表明我们的系统在实践中具有显著的优势、多功能性和可扩展性。
AI在医疗应用中展示了超越人类的潜力，但其复杂性引发了对其不透明性和偏见的担忧。解释性变得至关重要，以确保AI系统的可靠性和信任。该综述讨论了解释性与可靠性的关系，并强调了临床风险预测模型中的定量和临床评估的重要性。外部验证和多种解释性方法的结合可以增强信任和公平性。开放访问和代码共享资源对于透明性和可重现性至关重要。将解释性纳入临床风险预测的端到端方法对于成功至关重要。
