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)
第四章:技术展望:医疗AI的"第一性原理"时代
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
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