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中文摘要

“知识-数据”双轮驱动的可解释性智能诊断模型研究

目的：

面向疾病诊断场景，从模型可解释性视角探讨人工智能辅助诊断模型的构建，

通过提出“知识—数据”双轮驱动的模型构建理论框架及可解释性分析策略，为

促进疾病智能诊断的发展提供理论支持，并进一步促进多学科的交叉和协同创新。

方法：

结合多学科理论和方法，从“知识—数据”双轮驱动角度，构建了包括底层

架构、融合机制、解释模块三部分的可解释性智能辅助诊断模型的理论框架。底

层架构的知识驱动部分，分为命名实体识别、