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每一位深耕醫(yī)療AI的產(chǎn)品經(jīng)理，或許都經(jīng)歷過這樣的“至暗時刻”：我們在離線測試集上跑出了近乎完美的AUC或F1分數(shù)，滿懷信心地將模型推向臨床，卻迎來了醫(yī)生們接踵而至的抱怨與投訴。面對這種落差，我們往往習(xí)慣性地將其歸咎于“模型泛化性不足”或“數(shù)據(jù)長尾效應(yīng)”。

然而，真正深層次的問題在于“評價語境的錯位”——即“實驗室指標”與“臨床實效”之間的斷層。

醫(yī)療場景的復(fù)雜度遠超通用領(lǐng)域，這種錯位并非僅僅是數(shù)據(jù)分布的差異，更在于我們忽略了臨床決策中那些不可量化卻至關(guān)重要的因素：

• 輸入端的噪聲容忍度：測試集往往是“精修”的黃金標準數(shù)據(jù)，而臨床現(xiàn)場充滿了各種“臟數(shù)據(jù)”——影像中的偽影、不同品牌設(shè)備的參數(shù)差異、病歷中模糊的口語化描述，模型能否在這些干擾下依然表現(xiàn)穩(wěn)??？
  
  

• 決策維度的單一性 vs 復(fù)雜性：模型通常針對單一病種訓(xùn)練，而真實的患者往往伴隨多病共存。一個在肺結(jié)節(jié)檢測上滿分的模型，如果忽略了旁邊的嚴重肺炎或偽影干擾，在醫(yī)生眼中就是“添亂”。一個在超聲甲狀腺結(jié)節(jié)測試集中檢出率很高的模型卻無法識別橋本這種彌漫性病變。
  
  

• 交互的容錯與效率：在NLP問答中，模型給出的“正確答案”如果缺乏同理心，或者在急救場景下輸出過于冗長，不僅無法輔助診療，甚至可能引發(fā)醫(yī)患糾紛或延誤時機。
  
  

我們太習(xí)慣盯著實驗室里的“數(shù)字”，卻忽略了臨床現(xiàn)場的“實效”。為了填補這道鴻溝，我們需要跳出單一維度的模型指標，建立一套真正能還原產(chǎn)品全貌的分層評測體系。

決定一臺車好壞的，絕不僅僅是發(fā)動機參數(shù)，而是整車的綜合體驗。醫(yī)療AI產(chǎn)品力同樣可以拆解為三個核心模塊：

第一層：模型層（核心引擎）——決定“上限”

就像汽車的發(fā)動機，我們關(guān)注馬力（AUC/Accuracy）和扭矩（敏感性/特異性）。這是驅(qū)動AI產(chǎn)品運行的原動力，解決的是“準不準”的基礎(chǔ)能力問題。但光有大馬力引擎如果裝在三蹦子上，不僅跑不快，還可能導(dǎo)致翻車。

第二層：架構(gòu)層（底盤與傳動）——決定“下限”

這一層負責(zé)將引擎的動力平穩(wěn)地轉(zhuǎn)化為輪上的速度。在醫(yī)療AI產(chǎn)品中，它對應(yīng)的是工程架構(gòu)的穩(wěn)定性、推理延遲、對不同硬件環(huán)境的適配能力，以及面對臟數(shù)據(jù)和并發(fā)請求時的容錯機制。它解決的是“跑得穩(wěn)不穩(wěn)”的問題，確保模型在任何復(fù)雜的臨床“路況”下都不趴窩。

第三層：交互層（智能座艙）——決定“體驗”

這是用戶直接接觸的部分。就像駕駛艙的布局、座椅的舒適度、儀表盤的可讀性。在醫(yī)療AI產(chǎn)品中，它對應(yīng)的是輔助診斷結(jié)果的呈現(xiàn)方式、可解釋性、以及與醫(yī)生工作流（Workflow）的融合程度。它解決的是“用得順不順”的問題，直接決定了醫(yī)生是把AI當成“得力副駕”還是“礙事累贅”。

1. 模型層

分類任務(wù)

分類任務(wù)的指標都是建立在混淆矩陣基礎(chǔ)上建立的，首先需要對這個矩陣非常熟悉，通常我們把關(guān)注的樣本類別作為正樣本，比如我們要做一個良惡性分類，通常把惡性樣本歸為正樣本（陽性），良性樣本歸為負樣本（陰性）。

實際評測模型表現(xiàn)的時候，通常分為兩個維度：第一個是對模型綜合分類能力的評估（與閾值選取無關(guān)），這類指標不需要預(yù)設(shè)閾值，而是通過遍歷所有可能的閾值（從0到1），來評估模型的整體排序能力和泛化潛力。最常用的就是AUC值，它代表以假陽性率（FPR=FP / (FP + TN)）為橫軸，真陽性率（TPR=TP / (TP + FN)）為縱軸繪制曲線（ROC）圍成的面積。

但是ROC曲線在樣本分布不均的時候就有問題了，比如正樣本非常多，負樣本特別少的情況下結(jié)果會看起來虛高，這個時候就推薦用PR曲線，它是以召回率（Recall=TP/(TP+FN)）為橫軸，精確率（Precision=TP/(TP+FP)）為縱軸繪制的曲線，該曲線下的面積即為AP值（通常通過積分或插值計算）。與AUC-ROC不同，AP值高度關(guān)注正樣本的表現(xiàn)。在正樣本極少（如<1%）的情況下，AP比AUC更能真實反映模型的有效性。

第二個維度就是給定具體的分類閾值（Threshold）進而計算出來的指標，常用的有以下幾個：

除了醫(yī)學(xué)影像相關(guān)的，大部分醫(yī)療AI任務(wù)都是分類任務(wù)，用這套分類指標足以覆蓋大多數(shù)場景。

圖像分割

圖像分割（Image Segmentation）是一種計算機視覺任務(wù)，它的目標是把圖像中的每個像素分類或標記，從而把圖像分成不同的區(qū)域或物體。通常在醫(yī)療影像分析場景上使用，本質(zhì)也是分類只不過是像素級別的分類，醫(yī)學(xué)分割任務(wù)常用 Dice 作為評估指標，其計算方法如下：

*Dice通常也作為分割任務(wù)訓(xùn)練中的損失指標， 定義為 1 — Dice_Coefficien

為什么不采用分類指標比如準確率、召回率這些？因為在分割任務(wù)中目標和背景的空間關(guān)系很重要，我們不能只考慮目標像素的數(shù)量，而不考慮預(yù)測的形狀和重疊情況。另外一個重要的原因是目標區(qū)域比如某個病灶通常占整個圖像的比例很低，假設(shè)有一張 100×100 的圖像，要分割一個小的病灶區(qū)域（比如 5×5 的像素塊），如果模型全預(yù)測為背景，也就是把 25 個病灶像素預(yù)測錯了，但剩下 9975 個背景依然算預(yù)測對了，看起來99.75% 的準確率挺高其實模型啥也沒學(xué)到。

目標檢測

目標檢測是預(yù)測與真實目標的重疊程度的任務(wù)，輸出是目標的邊界框 + 類別標簽，所以評估他的表現(xiàn)時必須考慮位置精度，通常以IoU作為核心指標，IoU類似dice也是一個計算重疊度的指標，但是沒有像素級別的分類，對于小目標或長條目標，用Dice 預(yù)測對微小偏移會非常敏感。

其他指標如Precision / Recall/mAP（多目標檢測）也經(jīng)常用于輔助評估檢測模型的性能，這幾個指標在分類任務(wù)中已經(jīng)介紹過，不再重復(fù)贅述。

回歸任務(wù)

回歸任務(wù)不像分類那樣非黑即白，它是對連續(xù)數(shù)值的預(yù)測。在醫(yī)療場景中，使用的比較少，主要指標就是平均絕對誤差（MAE）、均方誤差（MSE）和均方根誤差（RMSE）。

2. 架構(gòu)層

模型層關(guān)注的是“算法的理論上限”，那么架構(gòu)層關(guān)注的就是“工程落地的下限”。就像汽車的底盤，平時看不見，但決定了車子在爛路上會不會散架。架構(gòu)層主要有以下幾個核心指標：

• 延遲：發(fā)起請求到獲得AI結(jié)果的占用時間，有時候醫(yī)生點一下按鈕，轉(zhuǎn)圈超過3秒，焦慮感就會倍增。對于急診或?qū)崟r診斷的超聲場景，高延遲的產(chǎn)品幾乎沒有價值。
  
  

• 并發(fā)：系統(tǒng)每秒能處理的請求數(shù)，比如病灶檢測模型可以同時處理多少個數(shù)據(jù)。
  
  

• 資源利用率：模型運行所需的顯存、內(nèi)存及CPU占用率，過高說明不穩(wěn)定，過低又浪費，尤其在醫(yī)院本地部署模型的場景下需額外關(guān)注。
  
  

• 魯棒性：模型魯棒性（Model Robustness）指的是一個模型在面對各種干擾、噪聲、異?；蛭匆娺^的數(shù)據(jù)時，仍然能夠保持性能穩(wěn)定的能力。這是實驗室最難測出來的，典型場景是醫(yī)學(xué)影像分析任務(wù)，存在大量的高偽影、高噪聲圖像是難免的，能否保持高魯棒性也是考量模型性能的重要指標之一。
  
  

3. 交互層

坦白講，這其實是最容易被算法工程師忽略，而產(chǎn)品經(jīng)理最該發(fā)力的地方。

• 臨床采納率：醫(yī)生實際點擊、引用或保留AI結(jié)果的比例，在AI輔助寫病歷或生成報告結(jié)論時，如果AI生成了一段話，醫(yī)生直接點擊“插入報告”，這就是一次有效采納， 用戶最終的“行為”才是衡量AI是否真正產(chǎn)生價值的“金標準”。模型AUC再高，如果采納率低，說明AI給出的結(jié)果肯定不是醫(yī)生想要的（比如廢話太多，或者幻覺不對等）。
  
  

• 修改率：醫(yī)生在采納AI結(jié)果后，但是做了修改的比例。尤其是對于生成式AI（LLM）場景中，如果AI寫了100字，醫(yī)生刪改了80字，雖然最終用了，但這并沒有顯著提高效率。即使采納率高，如果修改率也高，說明AI解決問題不徹底，對用戶來講沒有明顯的效率提升。
  
  

• 交互耗時：使用AI后的全流程耗時 vs 不使用AI的全流程耗時對比。比如肺結(jié)節(jié)檢測模型雖然幫醫(yī)生畫出了結(jié)節(jié)，但假陽比較多的情況下醫(yī)生為了確認每個結(jié)節(jié)是對是錯，需要反復(fù)確認，可能導(dǎo)致總閱片時間反而增加了。
  
  

• 可解釋性：不僅僅告訴醫(yī)生是什么，還要告訴醫(yī)生為什么，這個尤其在醫(yī)療場越來越講究“循證”的背景下顯得極為重要，但是目前這個也是比較難解決的一個點。
  

我們對醫(yī)療AI評測體系重要性的框架、指標做了初步的總結(jié)，在實際應(yīng)用中應(yīng)當結(jié)合具體的產(chǎn)品場景和技術(shù)架構(gòu)來選擇相應(yīng)的評估指標和評測方法，比如NLP任務(wù)和CV任務(wù)的評價測指標和評測方法就有很大差別，在LLM基礎(chǔ)上的Agent和RAG技術(shù)架構(gòu)會產(chǎn)生很多其他的中間評測指標，很難籠統(tǒng)的一次講完，接下來我將針對具體的醫(yī)療AI產(chǎn)品形態(tài)，拆解更詳細的評測流程。