本文概述：机器学习模型在医学领域面临着可解释性挑战，妨碍了其广泛应用。解释性机器学习技术，如SHAP和LIME，提供了模型解读的洞察力，提高了模型可信度和决策透明度。通过结合可解释性和高级建模技术，医疗保健专业人员可以做出可靠的预测，提高诊断准确性，并制定个性化治疗方案，从而改善患者预后和医疗实践的总体质量。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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