本研究提出了一种基于神经常微分方程（NODEs）的可解释深度学习方法，旨在解决医疗领域的“黑箱”决策问题，提高模型透明度和预测能力，为未来研究提供新方向。

Exploring Interpretable Neural Ordinary Differential Equations as Healthcare Classifiers
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