本研究探讨医疗人工智能中事后解释的价值，认为其能提升用户理解和临床准确性，帮助医生解读AI决策，具有重要意义。

该论文综述了深度神经网络在机器学习中的可解释性研究，探讨了事后解释和自解释模型，回顾了300多种可解释性技术，强调了诊断和调试的重要性，并提出了增强可解释性的框架和方法。