在医疗诊断领域,传统机器学习模型面临的核心困境从未真正解决:即便模型预测准确率达到99%,仍然无法回答"为什么患者会患病"这个本质问题。这种解释性缺失导致误诊率长期徘徊在8%-15%之间,直到因果推理领域的突破性进展——Judea Pearl的因果推理框架为这个问题提供了革命性的解决方案。 ...
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在医疗诊断领域,传统机器学习模型面临的核心困境从未真正解决:即便模型预测准确率达到99%,仍然无法回答"为什么患者会患病"这个本质问题。这种解释性缺失导致误诊率长期徘徊在8%-15%之间,直到因果推理领域的突破性进展——Judea Pearl的因果推理框架为这个问题提供了革命性的解决方案。 ...