深度学习训练法的“不可解释性”是AI医疗产品在产业链中获得议价能力的关键分水岭。监管机构（如FDA、NMPA）对AI医疗的可解释性提出了很高要求，而深度学习网络的工作机制目前尚未得到严格的数学定义，这使得能否满足监管要求直接决定了产品的市场准入资格，进而决定了厂商在与医院、药企谈判时的主动权。
不可解释性是AI医疗的普遍困境
当前主流的AI技术路线分为两类：一类是基于模型运算能力（如知识图谱），其工作原理有严格的数学定义，因此可解释；另一类是基于神经网络模型的训练（如深度学习），模拟人类思维方式，但内部如何相互影响并不清楚。
以ChatGPT为例，其核心是基于拥有1500亿参数的人工神经网络训练，但研究人员对其内部细节并不完全掌握。OpenAI CEO萨姆·阿尔特曼也公开坦言，ChatGPT为何会出现归纳推理能力，研究者自己也不明白。这种“涌现”现象在通用AI领域或许可以被接受，但在医疗领域则面临更严格的审视。
监管要求重塑议价能力格局
在可见的将来，人类不接受AI医疗的涌现，无论是FDA还是NMPA，对AI医疗的可解释性都有很高的要求。 这种监管态度直接抬高了AI医疗产品的准入门槛。
具体到医学影像AI，可解释性意味着要求其工作流程与人类对医学问题的认知一致，或至少能被人类理解。然而，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，也更多是通过人为网络结构设计获得，而非机器学习本身发掘了因果性。
这一特性对产业链议价能力产生实质性影响：
| 维度 | 掌握可解释性技术的厂商 | 缺乏可解释性技术的厂商 |
|---|---|---|
| 审批路径 | 更易满足监管要求，准入流程更顺畅 | 面临更高的审批不确定性与时间成本 |
| 市场准入 | 具备进入医院采购目录的条件 | 可能被排除在核心应用场景之外 |
| 谈判地位 | 以合规性为支撑，定价话语权更强 | 需以价格或其他条件换取合作机会 |
常见问题
深度学习训练法为什么难以做到可解释？
深度学习通过训练得到一个参数被调节好的神经网络，但人们目前只知道其基本逻辑，内部如何相互影响并不清楚，其工作原理尚未得到严格的数学定义。这类似于古代工匠知道黑火药的制备方法，却无法解释其中的化学原理。
可解释性要求是否会阻碍AI医疗的发展？
不会阻碍发展，但会重塑竞争格局。监管对可解释性的要求本质上考验的是人类自己对医学问题的理解深度，以及如何将这种理解转化为网络结构设计。这意味着具备深厚医学知识积累和算法设计能力的厂商，更容易构建符合监管要求的AI医疗产品，从而在产业链中占据更有利的位置。
厂商如何提升在AI医疗产业链中的议价能力？
核心路径是通过人为的网络结构设计，构造与人类已知认知匹配的工作流程，以满足监管对可解释性的要求。在这一阶段，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，掌握这一能力的厂商更易获得审批与市场准入优势，进而在价格谈判中占据主动。