人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种受生物神经系统（如大脑）结构和功能启发而构建的数学计算模型。它由大量的人工神经元（节点）相互连接而成，通过调整连接权重（Weights）来模拟人脑的学习过程。ANN 是现代机器学习和深度学习的基础架构。在医学领域，ANN 展现出了超越传统统计学方法的强大能力，特别是在处理非线性的复杂医学数据（如病理切片、基因表达谱、动态心电图）方面，已成为智慧医疗的核心引擎。
从神经元到深度网络
[Image of artificial neural network structure]
ANN 的工作原理是对生物神经元电信号传递的数学抽象。一个典型的网络包含三个部分：
- 前向传播 (Forward Propagation)： 数据从输入层进入，经过多层“隐藏层”的加权求和与非线性变换（由激活函数处理），最终输出预测结果（如“患病概率 85%”）。
- 反向传播 (Backpropagation)： 系统计算预测结果与真实标签之间的误差（Loss），并将误差从输出层反向传回，逐层微调每个连接的权重。
- 深度学习 (Deep Learning)： 当隐藏层的层数增加（深层网络）时，ANN 能够提取数据中极其抽象的高阶特征。例如，浅层识别“边缘”，中层识别“形状”，深层识别“肿瘤”。
医学场景下的网络变体
| 网络类型 | 医学应用与优势 |
|---|---|
卷积神经网络 |
• 视觉之眼：擅长处理网格状数据（图像）。通过卷积核提取纹理特征。
• 应用：AI 读片（CT 肺结节检测、皮肤镜黑色素瘤识别）、病理切片分析。
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循环神经网络 |
• 时间记忆：擅长处理序列数据，具有“记忆”功能。
• 应用：动态心电图 (ECG) 异常检测、电子病历文本分析、ICU 患者生命体征趋势预测。
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图神经网络 |
• 拓扑结构：擅长处理非欧几里得空间数据（图结构）。
• 应用：药物研发（预测分子结构与蛋白质靶点的结合力）、蛋白质折叠预测。
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挑战：“黑盒”困境与可解释性
ANN（特别是深度网络）最大的临床应用障碍在于其“黑盒”（Black Box）性质。由于网络内部包含数百万甚至数千亿个参数，人类医生往往难以理解 AI 究竟是根据什么特征做出的诊断。这在循证医学中是巨大的隐患。因此，可解释性 AI（XAI）成为了当前的研究热点，旨在生成如“热力图”（Heatmap）等可视化证据，告诉医生 AI 关注的是影像中的哪一部分。
参考文献与学术点评
[1] LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. (2015). Deep learning. Nature.
[学术点评]：ANN 领域的巅峰综述。三位“深度学习之父”系统阐述了反向传播、卷积神经网络等核心概念，是现代 AI 的理论基石。
[2] Gulshan V, et al. (2016). Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy... JAMA.
[学术点评]：Google Health 的里程碑研究。证明了基于 CNN 的算法在诊断糖尿病视网膜病变方面具有与眼科专家相当的敏感性和特异性。
[3] London A J. (2019). Artificial intelligence and black-box medical decisions: accuracy versus explainability. Hastings Center Report.
[学术点评]：深刻探讨了医学 AI 的伦理核心问题——我们是否应该接受一个准确但无法解释的“黑盒”诊断？这对临床责任归属提出了挑战。