医疗AI模型可解释性编程研究：基于SHAP、LIME与Anchor

1 医疗树模型与可解释人工智能基础

医疗领域的人工智能应用正迅速从理论研究转向临床实践，在这一过程中，模型可解释性已成为确保AI系统被医疗专业人员接受和信任的关键因素。基于树模型的集成算法（如RandomForest、XGBoost、LightGBM）因其卓越的预测性能和相对良好的解释性，在医疗诊断、风险预测和疗效评估等场景中获得了广泛应用。这些模型能够有效处理医疗数据的高维度、非线性和缺失值等特性，同时保持较高的准确度。然而，即使是这些相对透明的模型，在面对复杂医疗决策时仍需要更高级的解释技术来满足临床需求。

可解释人工智能（Explainable AI, XAI）通过揭示模型内部决策逻辑，为医疗AI应用提供了必要的透明度和可信度。在医疗场景中，XAI不仅是技术需求，更是伦理和监管要求。医生、研究人员和患者都需要理解AI系统的决策过程，才能建立对技术的信任并验证其决策的合理性。特别是在高风险场景如癌症诊断或治疗规划中，模型解释可以帮助识别潜在的偏差或错误推理