问题一：因果推理和可解释性
问题概要：
因果推理与可解释性是医学人工智能可信应用的关键基础。传统机器学习模型通常仅基于数据关联进行预测，难以区分因果关系与虚假相关，无法回答“如果进行干预会如何”的问题，从而限制了其在临床决策中的应用。与此同时，由于医疗决策直接关系患者安全与伦理价值，不透明的黑箱模型往往缺乏临床接受度。为此，研究者提出将因果推理与可解释性相结合：前者通过建立变量之间的因果结构来支撑干预分析，后者则为模型输出提供透明的解释。这样既可使AI系统给出量化的干预效果估计，又能让医师了解模型“思考”过程，提高信任度。总体而言，因果推理与可解释性在医学AI中扮演增强决策可靠性、促进人机协同的重要角色，但也面临数据稀缺、模型结构复杂、评价缺乏统一标准等核心挑战。
详细内容请查阅：挑战性问题-医学AI-因果与可解释性V1.pdf
问题二：多模态医学数据融合与理解
问题概要：
在现代临床实践中，医生对患者的诊断和治疗决策通常依赖于多种来源的信息。这些信息构成了“多模态医学数据”，主要包括：
医学影像: 如X光、CT、MRI、PET、超声和病理图像等。
电生理信号: 如心电图 (ECG)、脑电图 (EEG) 等。
临床文本: 如电子病历 (EHR)、医生笔记、出院小结和医学文献等。
组学数据: 如基因组学、蛋白质组学、代谢组学数据等。
实验室检测结果: 如血常规、尿常规等。
多模态医学数据融合与理解 (Multimodal Medical Data Fusion and Interpretation) 的核心问题是：如何利用人工智能（AI）技术，特别是机器学习和深度学习，有效地整合、分析和解释这些来自不同模态、异构且复杂的数据，以获得比任何单一数据源更全面、更准确、更深刻的临床洞见，最终赋能精准医疗。其目标是模拟甚至超越人类专家的综合分析能力，为疾病的早期筛查、精准诊断、预后评估和个性化治疗提供强大的决策支持。
详细内容请查阅：挑战性问题-多模态医学数据融合调研V1.pdf
问题三：隐私保护、联邦学习、安全性与临床验证
问题概要：
随着人工智能（AI）在医疗领域的应用日益深入，其在赋能精准诊断、优化治疗方案和提升运营效率方面的巨大潜力已得到广泛认可。然而，AI模型的强大能力建立在对海量、高质量医疗数据的学习之上。这些数据本质上是高度敏感的个人信息。因此，确保AI系统在整个生命周期中的隐私保护 (Privacy)、信息安全 (Security) 和临床有效性 (Clinical Validation)，已成为决定医学AI能否被广泛信任、安全部署和可持续发展的三大核心支柱。
隐私保护: 核心在于如何在利用医疗数据训练AI模型的同时，严格保护患者的个人身份信息和敏感健康信息不被泄露或滥用。
安全性: 关注的是保护医学AI系统自身及其依赖的数据和基础设施，免受恶意攻击（如数据篡改、模型窃取、对抗性攻击），确保其稳定、可靠地运行。
临床验证: 指的是通过严谨、科学的方法，证明AI系统在真实临床环境中的有效性、安全性和可靠性，确保其能够为患者带来切实的临床获益，且风险可控。
这三个问题相互关联，共同构成了医学AI领域的“信任赤字”问题。只有系统性地解决这些挑战，才能为医学AI的规模化应用铺平道路。
详细内容请查阅：挑战性问题-医学AI隐私安全临床验证_V1.pdf
问题四：具备临床推理能力的医学专家大模型
问题概要：
医学专家大模型 (Medical Expert Large Model)，通常指在通用大型语言模型 (LLM) 或多模态模型的基础上，通过海量的医学文本、医学影像、基因组学等多模态数据进行专门的预训练 (Pre-training) 和指令微调 (Instruction-tuning)，使其具备深厚的医学知识、强大的临床推理能力和多场景应用能力的基础模型 (Foundation Model)。
与传统专注于单一任务（如特定疾病影像分类）的“小模型”不同，医学专家大模型的核心问题是：如何构建一个能够理解、生成、推理和交互的通用人工智能引擎，使其能够像一个跨学科的医学专家团队一样，处理和整合复杂的医学信息，赋能从科研到临床、从医生到患者的各类应用场景。这代表了医学AI从“工具化”向“平台化”和“智能化”演进的范式转变。
详细内容请查阅：挑战性问题-医学专家大模型调研报告_V1.pdf
问题五：数据稀缺与小样本学习
问题概要：
在数据驱动的医学人工智能（AI）领域，模型的性能通常与训练数据的数量和质量正相关。然而，在许多真实的医疗场景中，获取大规模、高质量的标注数据是极其困难甚至是不可能的。数据稀缺 (Data Scarcity) 与 小样本学习 (Few-Shot Learning, FSL) 问题，指的就是如何在只有少量标注样本的情况下，开发出性能强大、泛化能力强的AI模型。
这个问题的核心挑战是：如何让AI模型学会“举一反三”，从极少数的案例中快速学习新知识，并做出准确的判断，从而克服由数据瓶颈导致的模型训练不足和性能不佳的问题。 解决这一问题是推动AI在更广泛医疗场景（特别是罕见病、新发疾病和个性化医疗）中落地的关键。
详细内容请查阅：挑战性问题-医学AI小样本学习调研_V1.pdf
