深度学习在儿童疾病诊断中的潜力与挑战，如何平衡准确性与可解释性？

在儿科领域，准确且及时的疾病诊断对于患儿的预后至关重要，随着人工智能的兴起，深度学习作为其重要分支，正逐步渗透进医疗诊断中，其强大的数据处理能力，使得医生能够从海量病例中学习到复杂疾病的特征，提高诊断的精确度，深度学习模型的黑箱特性也带来了可解释性不足的问题，这可能影响医生对诊断结果的信任度。

在儿童疾病诊断中，如何平衡深度学习的准确性与可解释性成为了一个关键议题，我们可以通过可视化技术、注意力机制等手段，增强模型决策过程的透明度；应结合临床专家的知识，对模型输出进行校验和解读，确保其临床适用性，我们才能充分发挥深度学习的潜力，为儿童健康保驾护航。