从 ML 预测到使用 Toulmin 论证模型的知情诊断帮助

为了提供结构化且可解释的评估，我们将基于图像的诊断分解为遵循图尔明论证模型的组件。该模型由主张、理由、保证、限定词、反驳和支持组成。考虑用于视网膜诊断的机器学习 (ML) 模型生成的声明。人们可以应用可解释的人工智能（XAI）方法或采用基于论证的方法，而不是从表面上接受这一说法。在我们的框架中，专门从图像中提取生物标记的模型提供了基础。将理由与索赔联系起来的搜查令由具备医学知识的代理人进行分析；在我们的架构中，这个角色由 MedGemma 代理来履行。限定词是根据授权书和理由模型的总体定量评估确定的。最后，使用 MedSigLip 计算的图像相似性度量构建反驳。所有这些组件都会呈现给人类专家，从而能够对 ML 生成的诊断进行更明智和批判性的评估。