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然而，所有人工智能解决方案的全部有效性都受到算法无法向人类专家“解释”其结果以帮助回答为什么做出机器决策的限制，这是医学领域的一个大问题。最终，要达到可用的计算智能水平，我们不仅需要从先前数据中学习、提取知识、概括和对抗维数灾难，还需要解开数据的潜在解释因素（即在医学问题的背景下理解数据）。在医学领域，我们面临着复杂的挑战，特别是在任意高维空间中各种分布式和异构数据的集成、融合和映射。因此，我们必须考虑到不同的数据对相关结果的贡献。
道德医疗人工智能十诫
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