AI医疗深度网络在因果性挖掘上确实是弱项，因此纯算法环节难以凭准确率获得强议价权，产业链中的价格与价值更多向能够完成因果验证与临床确认的环节传导。 医学领域对可解释性的要求，本质上是要求看到因果关系，而目前深度网络与深度学习在挖掘因果性方面并不擅长。即使网络构造出一条看似符合人类认知的逻辑链路，更大可能也是通过人为的网络结构设计获得的，而不是机器学习本身发掘了该因果性。这意味着，纯算法供给方在产业链中的议价能力受到结构性削弱，价格更多流向能验证相关性、完成临床确认的环节。
因果性弱项如何削弱算法环节的议价能力
可解释性在医学领域被要求看到因果关系。但深度网络和深度学习在挖掘因果性方面是弱项。因此，即使网络真的构造出一条看起来符合人类认知的逻辑链路，更大可能也是通过人为的网络结构设计获得的，而非机器学习本身发掘了因果性。
这一现实带来两个直接后果：
- 算法输出的“逻辑链路”难以被认定为因果发现，其价值需要人类进一步验证；
- 就算有所发现，其实应该也是相关性而非因果性，还需要人类去进一步验证相关性的存在。
当算法环节的核心产出停留在相关性层面、且可解释性依赖人为网络结构设计时，它很难凭借准确率单独获得强议价权。议价能力自然向能够完成因果验证与临床确认的环节转移。
价格传导的路径与议价能力分布
在这个阶段寻求可解释性，实质上是在追求人类对网络结构设计如何与医学问题自身的逻辑匹配，本质上还是在考验人类自己如何理解这个医学问题。极少可能出现人类对相应医学问题没有足够了解、却通过网络训练发现一个以前未知的逻辑链条的情况。
因此，产业链中的价值分布呈现如下特征：
| 环节 | 核心能力 | 议价能力来源 |
|---|---|---|
| 纯算法供给 | 相关性输出、网络结构设计 | 受限于因果性弱项，难以单独形成强议价权 |
| 因果验证与临床确认 | 验证相关性、确认因果关系 | 价格与价值更多向此环节传导 |
价格传导的方向，更多指向能完成因果验证与临床确认的环节，而非仅提供相关性输出的纯算法环节。
可解释性要求的循环论证特征
目前来看，医学领域的可解释性实际上是要求看到因果关系的。但深度网络和深度学习在挖掘因果性方面是弱项，所以即使网络构造出看似符合人类认知的逻辑链路，更大可能也是人为网络结构设计的结果。
这使可解释性在现阶段呈现循环论证的特征：从人类自己对问题的理解出发设计网络，构造一个与人类已知认知匹配的网络工作流程。在这一框架下，纯算法环节的独立议价空间被进一步压缩，价格与价值持续向能完成因果验证与临床确认的环节传导。
常见问题
AI医疗深度网络为什么在因果性上是弱项？
目前深度网络和深度学习在挖掘因果性方面是弱项。即使网络构造出看似符合人类认知的逻辑链路，更大可能也是通过人为的网络结构设计获得的，而不是机器学习本身发掘了该因果性。
只输出相关性时，纯算法环节的议价能力如何？
就算有所发现，其实应该也是相关性而非因果性，还需要人类去进一步验证相关性的存在。因此纯算法供给方难以凭准确率获得强议价权，价格与价值更多流向能完成因果验证与临床确认的环节。
可解释性要求对价格传导有什么影响？
医学领域的可解释性实际上是要求看到因果关系的。在这个阶段寻求可解释性，实质上是在追求人类对网络结构设计如何与医学问题自身的逻辑匹配。这使价格传导更偏向能完成因果验证与临床确认的环节，而非纯算法输出环节。