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iLENS：可解释的大语言模型引导混合专家系统，用于神经影像生存分析
阿尔茨海默病（AD）是一种复杂的神经退行性疾病，全球数百万患者深受其影响。在疾病前驱阶段预测其向痴呆的转化，对于疾病理解和患者护理至关重要。尽管生存分析模型已被广泛应用于AD风险预测，但传统模型多为静态预测器，可解释性有限，且缺乏自然语言推理能力。针对这一痛点，最新研究提出了 iLENS（Interpretable LLM-Guided Mixture-of-Experts），一种融合大语言模型（LLM）与混合专家（MoE）框架的可解释生存预测方法。
核心创新：LLM引导专家路由
iLENS 的核心思路是利用 LLM 处理结构化的神经影像测量数据与非结构化信息（如临床文本），并基于这些信息智能地选择最合适的“专家”模型进行生存预测。传统 MoE 通常依赖硬编码规则或简单统计特征进行专家路由，而 iLENS 借助 LLM 的语义理解能力，将路由决策转化为自然语言推理过程，从而提升预测的灵活性与可解释性。
性能与可解释性兼得
实验表明，iLENS 在 AD 转化预测任务上取得了具有竞争力的性能，同时能够进行患者亚型分型。更关键的是，该框架为每一次路由决策提供了透明、生物学合理的解释，例如明确指出“海马体体积萎缩程度较高”和“APOE ε4 基因携带”等因素如何共同影响风险分层。这种可解释性弥合了高性能生存分析与临床决策支持之间的鸿沟，使模型输出更易被医生信任和采纳。
临床价值与未来展望
iLENS 的提出标志着 AI 在医疗领域应用的重要进步——不再仅追求预测精度，而是将可解释性作为核心设计原则。对于阿尔茨海默病这类需要长期跟踪与个性化干预的疾病，一个既能给出风险概率，又能用自然语言说明原因的工具，将极大辅助临床医生制定早期干预策略。未来，该框架有望推广至其他神经退行性疾病，并整合多模态数据（如基因、脑脊液生物标志物），进一步拓展其应用边界。