可解釋人工智能(XAI)在提高醫療保健中的可靠性和可信度方面面臨多重挑戰。首先，XAI技術的複雜性使得解釋過程可能難以理解，尤其是對於非技術背景的醫療專業人員來說，這可能導致對AI系統的信任度降低。其次，數據的質量和多樣性對XAI的效果至關重要，若訓練數據存在偏見或不完整，則可能導致不準確的解釋和結果。此外，XAI系統的透明度和可解釋性仍然是研究的熱點，許多現有的XAI方法在解釋模型決策時仍然存在局限性，無法提供足夠的上下文信息。最後，法律和倫理問題也構成挑戰，如何在保護病患隱私的同時提供足夠的解釋，並確保AI系統的決策過程符合醫療倫理，是未來需要解決的重要課題。