简介：摘要近年来，人工智能机器学习与深度学习技术有了飞跃的进步，利用临床决策支持系统进行辅助诊断与治疗是智慧医疗发展的必然趋势。临床医务工作者通常在追求模型高准确性的同时忽略模型的可解释性，导致使用者对系统缺乏信任感，阻碍临床决策支持系统的落地应用。笔者团队从可解释人工智能的角度出发，在构建肝病领域的临床决策支持系统上进行初步探索，在追求模型高准确性的同时，采用数据治理技术、内在可解释性模型、对复杂模型的事后可视化、设计人机交互和提供基于临床指南的知识图谱与数据来源等方法赋予系统可解释性。
基于可解释人工智能的临床决策支持系统：孟超肝病外脑
