Кратко и по существу.
Сравнение подходов
- Символический ИИ (правила, логика, онтологии)
- Плюсы: прозрачность (правила читаются врачом), легко инкорпорировать экспертные знания и валидационные ограничения; предсказуемое поведение при редких/крайних случаях.
- Минусы: плохо масштабируется на визуальные признаки, жёстко при неопределённости, требует много ручной формализации; сложен в учёте статистической неопределённости.
- Чистое глубокое обучение (CNN/ViT на изображениях)
- Плюсы: сильное перцептуальное качество при больших данных; автоматически извлекает сложные визуальные признаки.
- Минусы: требует много размеченных изображений (проблема в задаче), слабая интерпретируемость, плохая гарантия на надежность и OOD-обобщение.
- Гибридный (нейро-символический, probabilistic neuro-symbolic) — компромисс
- Плюсы: нейронные сети решают перцептивные задачи (детекция/сегментация, эмбеддинги), символическая подсистема применяет врачебные правила/онтологии и обеспечивает объяснения и гарантии; можно обучать с малым числом меток через правила/слабые метки.
- Минусы: сложнее в реализации и тестировании, требует интерфейса между непрерывными эмбеддингами и символическими фактами.
Требования к объяснимости, надёжности и обобщению (и как их обеспечить)
- Объяснимость: выдавать человекочитаемые цепочки вывода (правило → факты → заключение), визуальные атрибуции (Grad-CAM/Integrated Gradients) и контрфакты. Хранить трассировку вывода и версию правил.
- Надёжность: калибровка прогнозов (температурная шкалировка, ансамбли), детекция OOD/аномалий (эпсилон-аутилинг, Mahalanobis/energy-based методы), правила «безопасного отказа» (threshold → передать человеку). Реdundancy: независимые модули (сегметатор + классификатор + правило) и крест-проверки.
- Обобщение: предобучение/self-supervised на больших медицинских/общих наборах, data augmentation, доменно-адаптивное обучение, использование правил как инвариантов (causal/structural constraints) и weak supervision для разметки доп. данных.
Предлагаемая архитектура (компоненты и поток данных)
1. Перцептуальный уровень (Neural front-end)
- Предобученный/самообучающийся бэкбон (например EfficientNet/ResNet/ViT) + специализированные головы: детекция/сегментация (U-Net/Mask R-CNN) и извлечение эмбеддингов признаков.
- Выход: набор структурированных фактов из изображения: сегменты, количественные признаки (размер, плотность), вектор-эмбеддинги мест и глобальные вероятности.
2. Символический уровень (Rule-based KB / Ontology)
- Хранилище врачебных правил (логика/пролог/ProbLog/Markov Logic), онтология (SNOMED/ICD), формальные предикаты типа HasLesion(region, size, density).
- Механизм приведения фактов к предикатам (fact extractor) и проверка соответствия правил.
3. Вероятностный интегратор / Reasoner
- Модель, объединяющая вероятности от нейронной части и вероятностные правила: вариант байесовского комбинирования или DeepProbLog/Neural Theorem Prover для дифференцируемого обучения.
- Принцип: $\mathrm{p}(D\mid I,R)\propto \mathrm{p}(I\mid D)\mathrm{p}(D\mid R)$, где $\mathrm{p}(I\mid D)$ — нейронный перцепт, $\mathrm{p}(D\mid R)$ — априор от правил/онтологии. Или гибридно: ${\mathrm{p}}_{comb}\propto {\mathrm{p}}_{neural}^{\alpha }\cdot {\mathrm{p}}_{rule}^{1-\alpha }$ с настраиваемым $\alpha$.
4. Модуль объяснений и верификации
- Формирует: (a) правило-логическую трассу вывода, (b) визуальные карты важности, (c) контрфакты/альтернативные диагнозы, (d) метрики уверенности и причины отказа.
- Проверка согласованности с клиническими ограничениями (safety checks).
5. Модуль управления неопределённостью и триажа
- Conformal prediction / calibrated intervals для прогнозов; пороги для автоматической выдачи или передачи врачу.
6. Обучение и цикл данных
- Использовать weak supervision (правила как генераторы меток — Snorkel-like), semi/self-supervised pretraining, active learning (выбор кейсов для разметки), continual learning с аудитом.
- Возможность частичного end-to-end fine-tuning через дифференцируемый слой (DeepProbLog/NeuroSAT) или координированное обучение (alternating updates).
Практические рекомендации по реализации
- Нейронная часть: предобучение + fine-tune, сегментация для локализации.
- Интеграция: хранить факты в графе знаний; reasoner — ProbLog/Markov Logic/PGM + возможность дифференциации.
- Уверенность: ансамбли + temperature scaling + conformal prediction; OOD детекция (energy/Mahalanobis).
- Объяснения: правило-деривация как первичный канал объяснения, атрибуции как вспомогательный.
- Валидация: метрики классификации (AUC, sens/spec), калибровки (ECE: ECE=∑k=1K∣Bk∣n∣acc(Bk)−conf(Bk)∣\mathrm{ECE}=\sum_{k=1}^K\frac{|B_k|}{n}\big|\mathrm{acc}(B_k)-\mathrm{conf}(B_k)\big|ECE=∑k=1K n∣Bk ∣ acc(Bk )−conf(Bk ) ), стабильность на сдвинутых доменах, проверка на adversarial/edge cases.
- Производство: логирование версий, аудит правил, человек в петле с механикой апелляции.
Краткое резюме и рекомендация
- В условиях небольшого набора размеченных изображений и наличия врачебных правил оптимальным будет гибридный нейро-символический подход: нейросети — перцепт, символический/вероятностный reasoner — правила, апостериорные объединения и объяснения.
- Ключи успеха: использовать правила для слабой разметки и контроля, предобучение/self-supervision для визуальных представлений, надёжные механизмы калибровки и OOD-детекции, явные объяснения в виде правил + визуальных карт, и строгий human-in-the-loop для случаев с высокой неопределённостью.
Если нужно, могу предложить схему конкретных технологий/библиотек и пример формата правил/фактов.