深度学习在心电图自动诊断解释性研究 ——基于Explainable AI的进展综述 一、学术背景与问题提出 心电图（Electrocardiogram, ECG）作为临床诊断心脏疾病的重要生理信号采集手段，至今已有百年历史。近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）和深度学习（Deep Neural Networks, DNNs）技术的快速发展，基于数据驱动的自动诊断算法在心电图领域获得了卓越的性能，尤其在心律失常等复杂异常识别上显著优于传统方法。深度学习模型通过自动学习和提取信号特征，极大地推动了心电图自动解读和辅助诊断系统的进步。 然而，这类黑箱性质的算法在实际临床应用中的推广仍然受限，最核心障碍之一正是缺乏可解释性（Explainability）。尽...

一、学术背景与研究动机 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在医疗健康领域取得了巨大进展。从最初的辅助诊断、风险预测到个性化干预方案的推荐，AI已成为改善医疗服务质量和效率的重要工具。然而，AI在临床实际应用中仍面临诸多挑战，最突出的问题之一是模型的可解释性（Explainability）与可信度（Trustworthiness）。当AI系统被用于临床决策支持（Clinical Decision Support Systems, CDSS）时，医务人员和患者都迫切希望能“看懂”AI如何做出推断，以及这些推断是否符合现有医学知识而不是黑盒输出。缺乏透明度不仅限制了AI工具的推广，也影响了医生的信任与接受度，进而影响到患者的安全和健康结果。 为弥补这一缺陷，...