Trustworthy AI in Digital Health: A Comprehensive Review of Robustness and Explainability

该综述论文聚焦于数字健康这一高风险领域，强调可信 AI 的关键维度包括鲁棒性、可解释性、公平性、问责制和隐私，并指出这些维度需贯穿 AI 生命周期。论文指出，尽管已有诸多研究，但针对医疗场景的鲁棒性与可解释性的综合综述仍然有限。为此，论文提出了一个结构化框架，将近期进展组织为可访问的体系，涵盖方法、挑战与解决方案，旨在支持研究人员和实践者开发可靠且可解释的 AI 解决方案。论文分为三部分：首先介绍可信 AI 的支柱及技术伦理挑战；其次探讨跨领域的应用特定信任考量；最后总结未来方向。

该综述为数字健康中的鲁棒性与可解释性提供了结构化框架，但未给出具体技术细节。可验证的下一步是关注论文中是否提出新的评估基准或方法分类，以指导实践。