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医疗AI新范式:当数理模型开始“计算”生命,传统大模型面临重构(五)

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第四章:技术展望:医疗AI的\”第一性原理\”时代

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4.1 从\”相关性\”到\”因果性\”的范式跃迁

4.1.1 因果革命:超越统计相关性的医学认知

传统医疗AI主要关注\”是什么\”的关联性问题,而第一性原理范式致力于回答\”为什么\”的因果性问题。这种转变要求我们从观察性数据分析转向干预性推理和反事实预测。

因果推理的三个层次:

  • 关联层:识别疾病与症状的统计相关性
  • 干预层:预测治疗干预的效果
  • 反事实层:回答\”假如当时…\”的因果问题
  • # 医疗因果发现与推理系统
    import numpy

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