CSAI的可解釋性在臨床應用中提高其可信度的方式主要體現在以下幾個方面：
透明的決策過程：CSAI的可解釋性使得醫療專業人員能夠理解模型的預測依據，這對於臨床決策至關重要。當醫生能夠看到模型是如何根據特定的臨床特徵做出預測時，他們更有可能信任模型的結果。
識別關鍵特徵：通過可解釋性分析，CSAI能夠揭示哪些特徵對預測結果影響最大。這不僅有助於臨床醫生在診斷和治療過程中做出更明智的決策，還能促進對患者健康狀況的深入理解。
支持臨床驗證：可解釋性使得CSAI的預測結果可以與臨床經驗和知識進行對比，從而驗證模型的有效性。這種驗證過程有助於建立醫療專業人員對模型的信任。
促進持續改進：可解釋性分析可以幫助研究人員識別模型的不足之處，從而進行針對性的改進。這不僅能提高模型的性能，還能增強其在臨床環境中的應用潛力。
總之，CSAI的可解釋性不僅提高了模型的可信度，還促進了臨床應用的有效性和安全性，對於實現數據驅動的醫療決策具有重要意義。