医学インテリジェント診断の新たなブレークスルー：ランダム化可能説明機械学習モデルによる効率的な医学診断の推進 1. 学術的背景および研究動機 近年、ディープラーニング（Deep Learning, DL）モデルは医療健康分野で極めて重要な役割を果たしています。大量の医療データを処理することで、DLは疾患診断の正確性や臨床意思決定レベルを著しく向上させています。医用画像解析・ゲノミクスデータ処理・臨床疾患予測などの分野で、DLモデルは強力な自動特徴抽出と複雑なパターン認識能力を示しています。しかし同時に、深層モデルの「ブラックボックス」特性（意思決定過程が説明困難）、膨大な計算資源の消費、長時間の学習時間も臨床応用における大きな障壁となっています。 医学分野の意思決定過程では高い正確性だけでな...