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在临床决策中，一旦建立了 AI 技术的可信度，对 AI 得出的信息（AI 系统向临床医生提供的输出）的高度信任可能并不总是可取的。相反，根据上下文和情况，对给定 AI 技术的单个输出可能持有不同的置信度。在临床决策过程中，对 AI 得出的信息的信任度将取决于许多因素，包括临床情况和其他可用的信息来源。因此，挑战在于让用户能够做出依赖于上下文的价值判断，并不断确定对 AI 得出的信息的适当信任度，平衡 AI 得出的信息与传统临床信息。
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