在人工智能发展历程中，我们正面临一个根本性困境：现有AI系统被困在相关性的牢笼里。当医疗AI将候鸟迁徙路径与流感爆发建立"强关联"，当金融风控模型将用户手机型号与信用评分划等号，这些令人啼笑皆非的案例揭示了传统机器学习方法的致命缺陷。因果推理技术的突破，正在为AI系统构建全新的认知框架，这场思维革命
标签： 结构因果模型
医疗AI的因果革命：如何用数学工具破解”伪关联”陷阱
在医疗AI领域，一个令人不安的事实正在浮出水面：现有模型中高达78%的"显著特征"可能只是统计学上的幻象。当某三甲医院的AI辅助诊断系统将"患者佩戴金丝眼镜"列为糖尿病风险因素时，这个看似荒诞的案例揭示了医疗人工智能面临的本质困境——基于相关性的机器学习正在将医学研究引向歧途。 ...
医疗AI的因果革命：突破黑箱诊疗的可解释性困局
在医疗人工智能领域，因果推理与可解释性的矛盾长期制约着临床落地进程。传统深度学习模型在疾病预测任务中表现出色，但其"黑箱"特性导致医生难以理解诊断依据，而医疗场景对决策溯源性具有严苛要求。本文提出基于结构因果模型（SCM）的混合推理框架，通过融合医学知识图谱与反事实分析技术，构建可验证的因果决策路径