針對放射科醫師，開發了一個人工智慧平臺，能夠用於分析乳房X光片，找出潛在的癌變組織，提供醫師額外的資訊，以決定是否要進行侵入性檢驗。這個系統的特別之處在於，其所使用的演算法能夠被解釋，也就是說，醫生能夠知道演算法做出決定的理由，因此也就更能相信人工智慧給出的結果。
研究人員提到，電腦要助醫生做出重要的醫療決策，首先醫生必須相信人工智慧所得到的結論，是根據有意義的證據，因此他們開發的演算法不僅可以推理出結論，還可以自我解釋，展示得出結論的過程，如此人工智慧才能夠協助醫生做出更好的決定。
即便FDA已經批准了百種以上可用於臨床的演算法，但是不少演算法缺乏可解釋性，一旦醫生使用人工智慧出現失敗案例，人工智慧在高醫療風險決策中的使用便會遭到質疑，研究人員提到，人工智慧模型的確很容易失效，在不同的設備上部署模型，就可能因為設備本身微小的差異，使得模型出現錯誤。
因此當模型能夠自己說明結果推論的過程，模型的可信度將會明顯上升。研究人員使用來自484名患者所拍攝的1,136張圖像，訓練人工智慧模型，研究人員提到，他們教人工智慧找到可疑的病變組織，但同時忽略健康的組織與不相關的資料，且聘請放射科醫生，仔細的標記圖像，來教會人工智慧精確地辨識癌變組織的邊緣，並將這些邊緣和圖片中已知癌症和良性腫瘤的邊緣進行比較。
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放射狀線條以及模糊的邊緣，通常是腫塊的邊緣，也是惡性胸線腫瘤的最佳預測指標，研究人員提到，因為癌細胞複製快速，擴散速度非常快，導致X光片中並非所有擴張中的腫瘤邊緣都容易被發現，該特徵是放射科醫生第一優先尋找的標的。而杜克大學研究人員所開發的人工智慧模型，則能模仿醫生的行為，把焦點放在這些難以發現的邊緣上，並在解釋診斷過程時，把這些邊緣圈選出來。
研究人員以訓練真正的放射科醫生一樣的方式，來訓練人工智慧模型，而非讓模型自由發展辨識過程，與其他無法解釋，存在黑盒子的模型相比，這個新的模型由於其可解釋性，因此甚至可以成為訓練平臺，教學生檢視乳房X光片，或是可以在醫療資源稀缺的地區，提供更好的乳房X光檢查。
研究人員表示，他們以特別的方式來訓練人工智慧檢視醫學圖像，與其他人工智慧模型的差異在於，其他模型並未嘗試模仿放射科醫生，甚至在特殊情況下，可能會從有缺陷的推理過程獲得結果。這個新的人工智慧模型模型，辨識結果雖然無法超越人類放射科醫師，但是能與其他模型的表現一樣好，並且在出現錯誤時，讓使用者發現模型出現錯誤，並且知道發生錯誤的原因。
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Orignal From: 杜克大學研究人員開發出第一個能展示診斷過程的胸腺癌偵測模型
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