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摘要 神经退行性疾病的复杂性促使人们开发人工智能方法来预测损伤和疾病进展的风险。然而，尽管这些方法取得了成功，但它们大多是黑箱性质，阻碍了它们在疾病管理中的应用。可解释的人工智能有望通过对模型及其预测进行解释来弥合这一差距，从而促进用户的理解和信任。在生物医学领域，鉴于其复杂性，可解释的人工智能方法可以从将模型与领域知识的表示（本体）联系起来中受益匪浅。本体提供了更多可解释的特征，因为它们在语义上丰富且情境化，因此最终用户可以更好地理解；它们还对现有知识进行建模，从而支持探究给定的人工智能模型结果如何与现有科学知识相吻合。我们提出了一种可解释性方法，利用丰富的生物医学本体全景来构建基于语义相似性的解释，将患者数据和人工智能预测情境化。这些解释反映了人类的基本解释机制——相似性——同时解决了数据复杂性、异质性和规模的挑战。
利用语义相似性解释人工智能对疾病进展的预测
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