医疗AI新范式：当数理模型开始“计算”生命，传统大模型面临重构（五）

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第四章：技术展望：医疗AI的”第一性原理”时代

4.1 从”相关性”到”因果性”的范式跃迁

4.1.1 因果革命：超越统计相关性的医学认知

传统医疗AI主要关注”是什么”的关联性问题，而第一性原理范式致力于回答”为什么”的因果性问题。这种转变要求我们从观察性数据分析转向干预性推理和反事实预测。

因果推理的三个层次：

1. 关联层：识别疾病与症状的统计相关性
2. 干预层：预测治疗干预的效果
3. 反事实层：回答”假如当时…”的因果问题

# 医疗因果发现与推理系统
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