Model Medicine：理解、诊断与治疗AI模型的临床框架

Model Medicine是理解、诊断、治疗和预防AI模型失调的学科，其立足原则是：AI模型如同生物体一样，具有内部结构、动态过程、可遗传性状、可观察症状、可分类的病症和可治疗的状态。本文将Model Medicine作为一个研究纲领提出，弥合当前AI可解释性研究（解剖学观察）与复杂AI系统日益需要的系统化临床实践之间的差距。我们提出五项贡献：(1)一门学科分类法，在基础模型科学、临床模型科学、模型公共卫生和模型建筑医学四个学部下组织15个子学科；(2)四壳模型（Four Shell Model，v3.3），一个以Agora-12计划中720个Agent和24,923个决策为经验基础的行为遗传学框架，解释模型行为如何从核心-壳层交互中涌现；(3)Neural MRI（Model Resonance Imaging），一个可用的开源诊断工具，将五种医学神经影像模态映射到AI可解释性技术，并通过展示成像、比较、定位和预测能力的四个临床案例加以验证；(4)用于全面模型评估的五层诊断框架；(5)临床模型科学，包括用于行为画像的Model Temperament Index、用于症状描述的Model Semiology，以及用于标准化病例报告的M-CARE。我们还提出层化核心假说（Layered Core Hypothesis）——一种受生物学启发的三层参数架构——以及连接诊断与治疗的治疗框架。