❶ 人工智慧如何生成激活圖以解釋其腫瘤檢測決策
人工智慧在醫療領域的決策揭秘
科研突破揭示AI決策之謎 人工智慧(AI)能精準識別腫瘤，但其決策機制一直是個未解之謎。波鴻魯爾大學PRODI團隊在醫學圖像分析領域的最新研究為AI透明化決策打開了一扇窗。由Axel Mosig教授領軍的研究團隊在《醫學圖像分析》雜志上詳細闡述了這一創新方法。
這次合作匯集了生物信息學專家Axel Mosig、病理學研究所所長Andrea Tannapfel教授，以及腫瘤學家Anke Reinacher-Schick和生物物理學家Klaus Gerwert教授等多領域專家。他們共同構建了一種神經網路，通過訓練大量包含和不包含腫瘤的組織樣本，AI得以精確區分。
解釋AI決策的科學路徑 Mosig教授揭示，初始的AI就像一個黑箱，難以理解其學習的識別特徵。然而，醫療應用需要透明且可信賴的決策，這就要求AI具備解釋能力。大衛舒馬赫，參與研究的生物信息學家補充道：「基於科學已知的可證偽假設，我們為AI決策提供了一條可驗證的路徑。」
遵循休謨的邏輯，科研團隊運用歸納推理，AI從具體訓練數據中構建通用模型，但同時保持對反例的開放性。即使是看似矛盾的歸納與演繹邏輯，他們也找到了融合點：新型神經網路不僅能做出分類，還生成了激活圖，展示腫瘤位置。
激活圖見證科學與AI的交融 激活圖以一個可證偽假設為基礎：神經網路的激活與腫瘤區域精確對應。物理學家Stephanie Schörner強調，這個突破使歸納人工智慧與演繹科學方法實現了前所未有的結合，為未來生物標志物AI的發展提供了信任基礎，比如識別治療相關腫瘤亞型。
Axel Mosig教授總結：「PRODI的跨學科優勢賦予我們開發值得信賴的AI工具，這些工具將助力醫療領域的重大進展。」