❶ 人工智能如何生成激活图以解释其肿瘤检测决策
人工智能在医疗领域的决策揭秘
科研突破揭示AI决策之谜 人工智能(AI)能精准识别肿瘤，但其决策机制一直是个未解之谜。波鸿鲁尔大学PRODI团队在医学图像分析领域的最新研究为AI透明化决策打开了一扇窗。由Axel Mosig教授领军的研究团队在《医学图像分析》杂志上详细阐述了这一创新方法。
这次合作汇集了生物信息学专家Axel Mosig、病理学研究所所长Andrea Tannapfel教授，以及肿瘤学家Anke Reinacher-Schick和生物物理学家Klaus Gerwert教授等多领域专家。他们共同构建了一种神经网络，通过训练大量包含和不包含肿瘤的组织样本，AI得以精确区分。
解释AI决策的科学路径 Mosig教授揭示，初始的AI就像一个黑箱，难以理解其学习的识别特征。然而，医疗应用需要透明且可信赖的决策，这就要求AI具备解释能力。大卫舒马赫，参与研究的生物信息学家补充道：“基于科学已知的可证伪假设，我们为AI决策提供了一条可验证的路径。”
遵循休谟的逻辑，科研团队运用归纳推理，AI从具体训练数据中构建通用模型，但同时保持对反例的开放性。即使是看似矛盾的归纳与演绎逻辑，他们也找到了融合点：新型神经网络不仅能做出分类，还生成了激活图，展示肿瘤位置。
激活图见证科学与AI的交融 激活图以一个可证伪假设为基础：神经网络的激活与肿瘤区域精确对应。物理学家Stephanie Schörner强调，这个突破使归纳人工智能与演绎科学方法实现了前所未有的结合，为未来生物标志物AI的发展提供了信任基础，比如识别治疗相关肿瘤亚型。
Axel Mosig教授总结：“PRODI的跨学科优势赋予我们开发值得信赖的AI工具，这些工具将助力医疗领域的重大进展。”