Duke University的计算机工程师和放射科医生开发了一个AI平台，用于分析乳房X光扫描中的潜在癌变，以确定病人是否应该接受有创活检。
但与许多之前的AI不同，它并不是一个「黑匣子」，而是可以解释的，这意味着它向医生展示了结论是如何得出的。
研究人员训练AI定位和评估病变，就像训练真正的放射科医生一样，而不是让它自由发展自己的程序，这使它比其「黑匣子」同行具有优势。
它可以成为一个有用的培训平台，教学生如何阅读乳房X光检查图像。它还可以帮助世界上人口稀少地区的医生，这些医生不经常阅读乳腺摄影扫描图像，从而做出更好的保健决定。
这些结果于12月15日在线发表在Nature Machine Intelligence杂志上。
Duke University放射学教授Joseph Lo说：「如果计算机要帮助做出重要的医疗决定，医生需要相信AI的结论是建立在有意义的基础上。我们需要的算法不仅能工作，而且能解释自己，并展示它们的结论所依据的例子。这样一来，无论医生是否同意结果，AI都会帮助做
