神经网络训练的黑盒特性（即1500亿参数模型内部工作原理不可解释）正在深刻重塑AI医疗下游应用的需求结构：低风险场景（如影像筛查）仍可接受黑盒模型，而高风险场景（如临床决策、手术机器人）对可解释性的需求极为迫切，药物发现领域则在黑盒容忍度与验证新方法之间寻找平衡。这种结构性分化源于监管机构（如FDA、NMPA）对AI医疗可解释性的高要求，以及深度学习在挖掘因果性方面的固有弱项。
低风险场景：影像诊断对黑盒的较高容忍度
在医学影像AI领域，所谓的可解释性，本质是要求工作流程与人类对医学问题的认知一致，或能被人类理解。然而，由于完成目标任务的途径有无穷多条，并非所有符合人类认知特征的途径都可用。目前，影像诊断等低风险场景对黑盒模型接受度较高，因为其输出结果（如病灶标记）可通过后续人工复核验证。即使网络构造了一条看似符合人类认知的逻辑链路，更大可能是通过人为网络结构设计获得，而非机器学习本身发掘的因果性。
高风险场景：临床决策与手术机器人对可解释性的迫切需求
对于临床决策支持、手术机器人等高风险场景，监管和临床实践对可解释性提出了极高要求。深度学习在挖掘因果性方面是弱项，即使网络真的发现逻辑链条，更多是相关性而非因果性，需要人类进一步验证。这意味着，在人类对相应医学问题没有足够了解的前提下，通过网络训练发现以前未知的逻辑链条极少出现。因此，高风险场景下，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逻辑匹配，本质上仍是考验人类自己如何理解医学问题。
药物发现：黑盒容忍度与验证新方法的平衡
药物发现领域介于低风险与高风险之间。黑盒模型可用于初步筛选候选分子，但其内部逻辑不透明，导致验证新方法时面临挑战。目前，行业内倾向于结合传统实验验证与黑盒模型输出，在保持一定容忍度的同时，通过外部实验数据来确认相关性的存在。这并非完全依赖黑盒的“涌现”能力，而是将其作为加速发现流程的辅助工具。
常见问题
为什么低风险场景可以接受黑盒模型？
因为影像筛查等场景的输出结果可通过人工复核或后续检查验证，即使工作流程不被完全理解，其错误风险可控，且监管对此类应用的容错度相对较高。
高风险场景对可解释性的具体要求是什么？
要求看到因果关系，即网络的工作流程必须与人类对医学问题的认知一致。但由于深度学习在因果挖掘上是弱项，目前主要通过人为网络结构设计来匹配已知的医学逻辑，这本质上考验的是人类对问题自身的理解。
药物发现中如何应对黑盒问题？
通过将黑盒模型输出作为初步筛选线索，然后依赖传统实验（如细胞实验、动物实验）来验证相关性是否存在。这一过程不追求完全理解模型内部细节，而是利用其快速筛选能力，再通过外部实验确认结果。