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医学影像人工智能的可解释性探究

09月24日

来源：智能肿瘤学

随着人工智能技术在医学影像领域的广泛应用，算法的可解释性成为了一个亟待解决的问题。本文针对医学影像人工智能算法开发中的可解释性问题，分析了其重要性、现有挑战以及可能的解决策略，旨在为医学影像AI领域的研究者提供有益的参考。

引言

医学影像分析是医疗诊断、治疗及预后评估的重要手段。近年来，深度学习等人工智能技术在医学影像分析领域取得了突破性进展，为医生提供了有力的辅助工具。然而，医学影像人工智能算法普遍存在“黑箱”问题，即算法决策过程缺乏可解释性。在临床应用中，医生需要了解算法的决策依据，以确保诊断的准确性和安全性。因此，提高医学影像人工智能算法的可解释性成为当前研究的热点。

医学影像人工智能算法的可解释性现状

2.1 基于规则的算法

在医学影像分析中，基于规则的算法通过预先定义的规则来识别图像特征和进行分类。这些规则通常是基于医学知识和专家经验设定的。由于其直接映射到可理解的医学概念，因此这类算法具有较好的可解释性。详细来看，这些算法包括如下几个方面：

1 特征提取：通过手动设计特征，如边缘、纹理、形状等，来描述医学影像中的关键信息。

2 规则制定：基于医学专家的知识，制定一系列规则来对特征进行分类。

3 决策输出：根据规则对输入影像进行分类，输出诊断结果。

在基于规则的算法中，线性模型是一种简单且易于解释的模型。线性模型通过构建一个线性方程来描述输入特征与目标变量之间的关系，通过观察模型的参数和特征重要性，我们可以理解模型是如何进行预测的。这种模型的可解释性主要体现在以下几个方面：

1 参数解释：线性模型的参数代表了输入特征对目标变量的影响程度。每个参数的值可以直接解释为特征对目标变量的贡献大小。这使得线性模型具有较强的可解释性，因为我们可以直接理解每个特征对预测结果的影响。

2 特征重要性：通过观察线性模型的参数值，我们可以了解哪些特征对目标变量具有重要的影响。参数的绝对值越大，表示该特征对目标变量的影响越大。这使得线性模型能够提供特征重要性的直观解释。

3 线性关系：线性模型假设特征与目标变量之间存在线性关系。这使得模型的预测结果容易理解，因为我们只需要关注特征与目标变量之间的线性关系，而不需要考虑更复杂的非线性关系。

然而，线性模型的可解释性也存在一些局限性：线性模型无法捕捉特征与目标变量之间的非线性关系，如果数据中存在非线性关系，线性模型可能无法准确捕捉这些关系，从而影响其解释的准确性；线性模型无法捕捉特征之间的交互作用，如果特征之间存在交互作用，线性模型可能无法准确描述这些交互作用对目标变量的影响；高度依赖特征的可解释性，其性能受限于规则的制定需要深度结合具体临床问题中医学影像数据的特性，且高度依赖这种特性。

2.2 基于模型的算法

基于模型的算法，如SVM、RF等，通过学习大量数据来自动建立模型。这些模型在一定程度上提高了性能，但可解释性相对较差。

SVM：通过找到一个最优的超平面来分隔不同类别的数据，但超平面的参数解释性不强。

RF&集成树：通过构建多个决策树，并以投票的方式输出最终结果。虽然单个决策树具有较好的可解释性，但多个树组合起来后，解释性降低。

深度学习算法：CNN等深度学习模型的算法在医学影像分析中取得了显著成果，这需要大量的、高质量且高成本标注的医学影像数据，即使是无监督、半监督、迁移学习等针对样本量与标注问题的算法，也还是需要大量相关的先验知识，因此主要应用于具有大量样本的筛查诊断类任务。在临床研究中，数据的收集往往受到伦理审查、患者隐私保护、数据可用性等多种因素的限制，因此相较于其他领域，医学数据的获取更加困难，导致样本量往往有限，特别是重大疾病相关的具体临床问题或者疑难杂症包括罕见病的很多具体临床问题，符合纳排标准的病例数量更加稀少，即使是多中心的研究，收集足够的样本量仍然非常困难，因此针对这些问题开发具有高度可解释性的深度学习模型也非常困难，还有待探索。此外，临床数据中普遍存在类别不均衡的问题，例如，某些疾病的病例可能远少于正常病例，这会导致模型在学习过程中偏向于多数类，影响模型的泛化能力和可解释性，加之深度学习模型通常具有复杂的网络结构，这使得其决策过程更加难以追踪和理解，例如深度学习模型中使用非线性激活函数，可能增加了模型的非线性程度，使得输出与输入之间的关系更加复杂；深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，这些参数的分布和作用难以解释。

医学影像人工智能算法的可解释性挑战

3.1 算法复杂性

随着算法的不断优化和性能提升，其复杂性也在增加。这种复杂性不仅体现在模型结构上，还体现在训练过程中。这使得算法的决策过程变得难以理解。在真实世界的临床问题中，样本量的大小直接影响深度学习模型的性能和可解释性。由于临床数据的获取具有挑战性，研究人员需要采取多种策略来最大化样本量，包括开展多中心研究、利用数据增强技术等。同时，为了提高模型的可解释性，研究者还应该关注模型的选择、训练过程的优化以及事后解释方法的运用，以确保模型不仅在技术上先进，而且在临床应用中也是可理解和可靠的。

1 样本量对模型性能的影响：在样本量有限的情况下，深度学习模型可能无法充分学习数据的分布特征，导致模型性能下降。同时，样本量小也容易导致模型过拟合，使得模型在新的数据集上表现不佳，这会直接影响模型的可解释性。

2 样本量与模型稳定性的关系：较大的样本量可以提高模型的稳定性，使得模型对输入数据的微小变化不敏感，这有助于提高模型输出的可解释性。

3 样本量与特征学习的关系：足够的样本量有助于深度学习模型更好地学习到数据的特征，包括那些对临床解释至关重要的特征。这样，模型提供的解释更有可能符合医学专业知识，提高可解释性。

4 样本量与模型泛化能力的关系：泛化能力强的模型意味着其能够在不同的数据集上保持良好的性能。充足的样本量是提高模型泛化能力的关键，也是确保模型可解释性的重要因素。

5 样本量与事后解释方法的有效性：事后解释方法，如敏感性分析、遮挡实验等，依赖于足够的数据来评估模型对输入特征的依赖程度。如果样本量不足，这些方法的可靠性可能会受到质疑。

3.2 数据多样性

医学影像数据涵盖了多种模态（如CT、MRI、X光等）、不同部位和疾病类型。这使得AI算法在处理不同数据时可能产生不同的决策逻辑，进一步增加了可解释性的难度。

3.3 临床需求

临床医生在诊断和治疗过程中，需要根据患者的具体情况做出决策。因此，医学影像AI算法需要提供与临床需求相匹配的解释，这要求算法不仅要准确，还要能够提供针对性的解释。

解决策略

4.1 设计可解释性算法

注意力机制：通过引入注意力机制，模型可以自动学习到图像中的关键区域，从而提高可解释性。

多模态特征学习：使用深度学习模型（如多模态神经网络）自动学习如何融合不同模态的特征。

概率图模型：使用概率图模型来表示不同模态数据之间的联合概率分布，从而进行有效的融合。

贝叶斯网络：通过构建贝叶斯网络来表示不同模态数据之间的条件依赖关系。

4.2 事后解释方法

敏感性分析：通过分析模型输出对输入数据的敏感性，可以了解模型关注哪些特征。遮挡实验：通过遮挡图像的不同部分，观察模型输出的变化，以确定模型决策的关键区域。

4.3 可解释性与性能的平衡

在算法开发过程中，研究人员需要在可解释性与性能之间找到平衡点。这可能涉及到算法的调整、模型的简化或解释方法的创新。

4.4 多学科交叉研究

解决医学影像AI的可解释性问题需要医学、计算机科学、统计学等领域的专家共同努力。通过跨学科的研究，可以更好地理解医学需求，设计出更符合临床应用的AI算法。

结语

医学影像人工智能算法的可解释性问题是制约其临床应用的关键因素。本文从现状、挑战及解决策略三个方面对医学影像人工智能算法的可解释性问题进行了探讨。随着研究的深入，相信未来医学影像人工智能算法将在可解释性方面取得重大突破，为临床医疗提供有力支持。

来源 | 四川大学华西生物医学大数据中心

文本加工 |菊梅睿研

责任编辑：肿瘤资讯-ginger
排版编辑：肿瘤资讯-ginger

09月24日

颜昕

漳州市医院 | 大肠外科

医学影像人工智能算法开发中的可解