大语言模型（LLM）近期的蓬勃发展，重新点燃了人们对于人工智能（AI）系统辅助医疗诊断的希望。然而，尽管在基准测试中取得了惊人的分数，LLM助手尚未在临床一线带来可衡量的实质性改善。本范围综述旨在重点阐明AI在临床环境（特别是在痴呆症诊断与护理方面）中实际贡献受限的领域。
独立的机器学习模型擅长模式识别，但很少能提供可操作、可解释的指导，这削弱了临床医生的信任。医生辅助使用LLM也并未带来诊断准确性或效率的提升。其关键局限性可追溯至数据驱动的范式：缺乏透明度的黑盒输出、易受“幻觉”影响的弱点以及薄弱的因果推理能力。
将统计学习与基于专家规则的知识相结合，并让临床医生全程参与的混合方法，有助于恢复其可解释性。同时，这类方法也能更好地融入现有的临床工作流程，正如在PEIRS和ATHENA-CDS等临床决策支持系统中所展示的那样。
未来的决策支持系统应优先考虑解释的连贯性，通过将预测与具有临床意义的原因相关联来实现。这可以通过神经符号AI或混合AI来完成，这些方法结合了大语言模型的语言能力与人类的因果专业知识。AI研究人员已朝着这个方向努力，可解释AI（XAI）和神经符号AI是推动其进一步发展的必然阶段。然而，它们目前仍基于数据驱动的知识整合，而非“人机回圈”（human-in-the-loop）的方法。
未来的研究衡量成功与否的标准，不应仅仅是准确性，还应包括临床医生理解能力的提升、对工作流程的契合度以及患者的治疗效果。为了让AI系统真正成为临床实践的一部分，我们迫切需要更深入地理解如何才能改善人机交互。
一、研究目标、实际问题与科学假设
1. 研究目标与实际问题
这篇综述的核心目标是剖析当前人工智能（尤其是大语言模型LLM）在临床实践中（特别是在痴呆症诊疗领域）应用受限的根本原因，并倡导业界将研发重心转向“混合式AI系统”
它试图解决的实际问题是当前医疗AI领域一个普遍存在的悖论：
“高分低能”的困境：尽管AI模型在各种基准测试中取得了惊人的分数，但在真实的临床一线，它们未能给诊疗带来可衡量的改善
。无论是诊断的准确率还是速度，使用LLM助手的医生并未表现出显著优势 。 信任与行动的鸿沟：当前主流的AI工具，本质上是“黑箱”预测模型。它们能告诉医生“这个病人有85%的概率会发展为阿尔茨海默病”，但对于这个预测为何以及如何得出，却无法提供透明的解释
。这种“只给答案，不给理由”的模式，严重侵蚀了临床医生的信任，也让医生难以基于AI的预测采取下一步行动 。 “解释”不等于“可行动”：即使是一些所谓的“可解释AI”（XAI）技术，它们提供的解释（如热力图、特征权重）对临床医生来说往往过于技术化和抽象，并没有解决“我接下来该怎么办？”的核心问题
。
2. 问题的新颖性与科学假设
AI的可解释性问题由来已久。但本文的新颖之处在于，它是在
大语言模型（LLM）席卷全球的背景下，重新审视并系统性地阐述这个问题
作为一篇综述，它没有通过实验验证一个量化的科学假设，而是提出了一个强有力的核心论点（Thesis）：
要让AI真正在临床上变得有用、可信并被广泛采纳，就必须超越纯粹的数据驱动范式，走向一种“混合式”路径。这种路径需要将机器学习（包括LLM）强大的模式识别能力，与基于专家知识的规则系统（Rule-based Expert Systems）所提供的明确因果逻辑相结合，并始终保持“人在回路”（Human-in-the-Loop）中，让临床医生参与到AI系统的持续优化中。
二、新思路、方法与模型解读
论文倡导的核心思路是混合式AI（Hybrid AI），它并非一个全新的发明，而是对两种经典AI范式的“取长补短、强强联合”。
图片来源：原论文 Figure 1。此图清晰对比了三种AI方法：A. 数据驱动的机器学习（黑箱输出）；B. 基于规则的专家系统（逻辑清晰但维护困难）；C. 混合式AI（结合两者优势，并引入临床医生反馈）。
1. 解决方案的关键：两大支柱的融合
混合式AI的精髓在于它并非让两种技术竞争，而是让它们协同工作，各取所长
机器学习（ML，包括LLM）——扮演“发现者”：
优势：擅长从海量、高维度的数据（如影像、基因、语音）中发现人类难以察觉的复杂模式
。例如，在痴呆症研究中，ML可以识别出与疾病早期进展相关的、非常细微的影像学特征。 角色：负责处理统计层面的重任，提供初步的、数据驱动的预测或洞察。
专家规则系统（Expert Rule-Based Systems）——扮演“裁判员”：
优势：擅长将明确的临床知识、指南和上下文逻辑编码为“IF-THEN”规则
。它的推理过程完全透明，可追溯 。 角色：负责为ML的输出提供“临床滤镜”，确保最终建议符合医学逻辑和诊疗规范。例如，一条规则可以规定：“如果病人p-tau217蛋白水平高，但他有脑外伤史，那么应将脑外伤视为一个混杂因素，而不是直接诊断为阿尔茨海默病。”
这种细致的、基于因果的判断是纯ML模型在训练数据稀疏时难以做到的。
2. 核心优势：“人在回路”的持续学习
混合式AI成功的另一个关键是**“人在回路”（Human-in-the-Loop）** 的设计理念
双向互动：临床医生不再是AI的被动使用者，而是主动的参与者和教师
。他们可以对AI的解释和建议提供反馈，用新的“反例”来修正或增加规则，从而让AI系统不断学习和进化 。 优势：
相比纯黑箱模型：混合式AI的决策过程是透明和可追溯的，这极大地增强了信任感和责任归属
。 相比纯专家系统：传统专家系统知识更新困难，非常“脆弱”
。混合系统可以利用ML来 辅助发现新知识，由人类专家验证后将其固化为新规则，使知识库的维护更加动态和高效
。
三、实验设计、数据与结果分析
如前所述，本文是综述，不包含新的实验。但它引用了大量现有研究的“结果”来支撑其核心论点。
论据一：当前LLM在临床实践中效果不佳
论文引用了一项关键的
随机临床试验（RCT）——Goh等人2024年的研究。该研究发现，为医生提供GPT-4作为辅助工具，并没有在诊断准确性或效率上带来任何改善
。这是对当前LLM热潮的一盆冷水，有力地证明了“模型分数高”不等于“临床价值高”。
论据二：经典专家系统的成功提供了历史借鉴
论文回顾了上世纪70年代的
MYCIN（用于感染病诊断）和长期成功应用的PEIRS（用于病理报告解读）等专家系统
。特别是PEIRS，它由病理学家自己维护规则库，证明了以临床专家为中心的、知识驱动的AI系统是可行且有价值的 。
论据三：对“可解释AI”（XAI）的批判性反思
文章引用了
Ghassemi等人2021年的观点，他们认为当前主流的XAI方法（如热力图）提供了**“虚假的希望”**，其解释往往是肤浅的，甚至可能误导医生，产生“自动化偏见”（即盲目相信算法）
。
通过整合这些来自不同时代、不同技术方向的证据，论文构建了一个强有力的论证链条：既然纯数据驱动的“黑箱”（包括LLM）已被证明在临床落地中存在根本性障碍，而纯知识驱动的“白箱”虽有其价值但维护困难，那么将两者结合的“灰箱”——混合式AI——便是最合乎逻辑的前进方向。
四、论文贡献、业界影响与商业机会
1. 论文贡献
提供了结构化的批判性视角：系统性地梳理了痴呆症护理领域AI应用的现状，并清晰地阐明了“预测”与“临床可行动性”之间的关键差距
。 倡导了范式转移：有力地推动业界从对“黑箱模型”的盲目崇拜，转向对可解释的、以人为中心的混合式AI的重视
。 提出了可行的发展路线图：不仅提出了混合式AI的理念，还给出了具体的整合层次（Table 1）、与数字疗法（DTx）结合的工作流（Table 2），为研发和落地提供了实践指导
。
2. 业界影响与潜在应用
挑战“唯数据、唯模型论”：这篇文章可能会促使AI公司和投资者反思，单纯追求模型精度和规模的策略在医疗等高风险专业领域是行不通的。
指引新的研发方向：引导行业将资源更多地投入到支持混合模型开发、知识工程和人机协同的工作流平台上，而非孤立的预测算法。
催生新的商业机会：
混合式临床决策支持系统（CDSS）：开发能生成类似Table 3中那种包含解释、鉴别诊断和行动建议的、可解释的诊断报告的AI产品。
知识工程即服务（Knowledge Engineering as a Service）：提供专业服务或工具，帮助医疗机构将内部专家的“隐性知识”转化为可计算、可维护的“显性规则”。
AI与数字疗法（DTx）的闭环整合：构建一个生态系统，由混合式AI识别风险并推荐个性化的DTx干预方案，DTx再将患者的依从性和生理数据反馈给AI，实现动态监测和风险调整，形成一个治疗闭环
。
3. 作为工程师，您应该关注
神经符号AI（Neuro-symbolic AI）架构：这是混合式AI的技术实现。您需要关注如何将神经网络（负责学习和感知）与符号逻辑系统（负责推理和解释）进行有效结合
。 人在回路（Human-in-the-Loop）的系统设计：关注如何设计一个高效的反馈循环，让临床医生的输入（如标注、反例、规则修正）能够真正地、持续地改进模型和知识库
。 知识库的构建与维护：作为工程师，需要思考如何设计可扩展、可审计、易于更新的知识库系统，以及如何利用NLP等技术半自动化地从临床指南等文本中提取规则。
面向专业用户的UI/UX设计：如何将复杂的混合AI输出，以简洁、清晰、可信的方式呈现给临床医生，是一个巨大的挑战，也是产品成败的关键
。
五、未来探索方向与挑战
系统集成的复杂性：当ML模型的预测与规则引擎的逻辑发生冲突时，如何设计有效的冲突解决机制，是一个核心技术挑战
。 知识维护的可持续性：论文承认，即便有更好的工具，让忙碌的临床医生投入时间维护知识库依然困难重重
。开发能够从最新文献、临床指南中 半自动甚至全自动更新规则的技术，将是未来的研究热点
。 AI的“自知之明”：一个关键的前沿方向是不确定性量化（Uncertainty Quantification）
。即让AI不仅给出预测，还能告诉医生“对于这个特定的病人，我的预测有多大把握”，并能指出是哪些因素导致了不确定性，从而引导医生进行人工干预 。 超越准确率的评估体系：未来的研究需要从实验室走向真实世界，开展实用性临床试验（Pragmatic Trials）
。评估的重点不再是预测准确率，而是AI工具是否能 改善医生的决策质量、是否能提升患者的最终健康结局
。
六、批判性视角：论文的不足与存疑之处
对LLM潜力的低估？：论文的主要论据之一基于对GPT-4的研究。考虑到LLM技术日新月异，未来的模型可能会在一定程度上克服当前的因果推理短板。本文的结论是否会随着技术迭代而动摇，值得观望。
知识维护的现实阻力：论文虽然提出了解决方案，但可能仍然低估了在繁忙的临床工作中，推动医生参与“知识工程”的现实难度。这不仅是技术问题，更是流程、管理和激励机制的问题。
“非此即彼”的框架：文章将AI范式清晰地划分为“黑箱ML”与“混合AI”。但现实中，界限可能更为模糊。先进的XAI方法正努力让黑箱变“灰”，未来的最佳形态或许是一种比本文描述的更深层次的、无缝的神经-符号融合体。
综述立场的影响：作者是混合式AI的坚定倡导者。在选择和解读参考文献时，可能有意无意地更侧重于支持其核心论点的证据，而对反面证据的探讨可能不够充分。
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