深度学习在医疗诊断中的‘深度’挑战，如何平衡准确性与可解释性？
在医疗领域，深度学习技术以其强大的数据处理和模式识别能力，为疾病诊断带来了前所未有的精确度，这一技术也面临着“深度”的挑战，深度学习模型往往被视为“黑箱”，其决策过程难以解释，这限制了其在医疗决策中的透明度和信任度，医疗数据的多样性和复杂性...
在医疗领域，深度学习技术以其强大的数据处理和模式识别能力，为疾病诊断带来了前所未有的精确度，这一技术也面临着“深度”的挑战，深度学习模型往往被视为“黑箱”，其决策过程难以解释，这限制了其在医疗决策中的透明度和信任度，医疗数据的多样性和复杂性...