综述：医学中可解释人工智能的挑战——将XAI整合到未来临床实践中的困境

这篇前瞻性综述探讨了可解释人工智能（XAI）在医疗场景落地的三大挑战：需实现情境化（context-dependent）与用户自适应的解释输出、构建具备真实对话能力（genuine dialogue）的人机交互系统，以及发展社会情境感知（social capability）技术。通过脑卒中救治案例，揭示了当前XAI在临床工作流中的局限性，并为未来智能医疗系统设计提供了哲学与工程学融合的路线图。

　　

医学中可解释人工智能的挑战

未来医疗人工智能（AI）系统需要向临床医生提供预测和决策的合理解释。尽管当前可解释人工智能（XAI）方法在原则上满足这一需求，但其僵化的解释模式与临床实际需求仍存在显著差距。本文通过虚构的脑卒中救治场景，勾勒出XAI融入未来医疗实践的三大进阶目标。

情境与用户自适应的解释系统

在急诊场景中，神经科住院医师面对庞大的电子健康记录（EHR）时，XAI系统应能自动筛选与当前诊断相关的关键数据。例如对于疑似脑卒中患者，系统需即时呈现既往神经系统病史而非全部病历，避免认知过载（cognitive overload）。研究显示，不同临床场景对解释深度需求各异——急诊需要简明扼要的结论，而康复阶段则需要多维度分析。实现这一目标面临核心矛盾：是预先设定有限场景参数，还是开发能自主识别动态临床情境的智能系统？近期基于检索增强生成（RAG）技术的大型语言模型（LLM）展现出潜力，可通过临床BERT等多模态编码器，自动切换"急诊模式"与"康复模式"的解释风格。

真实对话能力的构建

在神经放射科医师解读CT灌注成像时，理想XAI应能参与专业对话：质疑"为何将灌注不匹配区^→界定为半暗带（penumbra）"，或鉴别卒中模拟症（stroke mimic）。当前ChatGPT等对话模型虽具自然语言交互能力，但缺乏真实对话三要素：对对话者的持续表征、目标导向的交流策略以及稳定的自我参照能力。例如，系统应能根据医师资历调整解释深度——对住院医师采用教学式对话，对主任医师则提供决策要点。通过链式思维提示（chain-of-thought prompting）和人类反馈强化学习（RLHF），未来系统或可实现动态调整解释深度的对话机制。

社会情境感知的突破

当多学科团队讨论血栓切除术（thrombectomy）适应症时，XAI需具备"读懂会议室"的能力：识别资浅医师的沉默可能源于层级压力，而非认同治疗方案。这种社会能力（social capability）的构建面临双重挑战：一方面，情感计算（affective computing）技术对非语言线索的识别尚不成熟，存在"AI蛇油"（AI snake oil）风险；另一方面，系统的介入可能改变原有医疗团队动力学（team dynamics），产生反效果。建议采用参与式设计（participatory design）方法，优先开发风险预警等有限社会功能，逐步验证其临床接受度。

临床整合路线图

实现XAI的临床转化需要三阶段推进：首先提高医务人员对XAI价值的认知，其次建立类似Quantus的临床评估框架，最终推动医疗器械企业参与技术认证。特别在神经血管领域，需开发能协调NIH卒中量表（NIHSS）评分、影像学特征和实验室数据的多模态解释系统。当前技术离真正融入临床工作流尚有距离，但通过哲学、临床医学与计算机科学的跨界合作，有望构建出既能解释决策、又能适应医疗社会生态的智能系统。