面向可审计神经符号推理的路径学分析：SQL作为证据的显式痕迹
人工智能
2026-01-06 v1 定量方法
摘要
自动化病理图像分析是临床诊断的核心，但临床医生仍会询问哪些滑片特征驱动模型决策以及原因。视觉-语言模型可生成自然语言解释，但这些解释往往是关联性的且缺乏可验证的证据。本文引入以SQL为中心的智能体框架，使特征测量和推理过程可被审计。具体而言，在提取人类可解释细胞特征后，特征推理智能体通过SQL查询聚合视觉证据以生成定量发现。随后，知识比较智能体将这些发现与既定的病理学知识进行评估，模拟病理医生从可测量观察中论证诊断的过程。在两个病理视觉问答数据集上的广泛实验表明，我们的方法在提高可解释性和决策可追溯性方面取得显著进展，同时生成可执行的SQL痕迹，将细胞测量结果与诊断结论关联起来。
引用
@article{arxiv.2601.01875,
title = {Toward Auditable Neuro-Symbolic Reasoning in Pathology: SQL as an Explicit Trace of Evidence},
author = {Kewen Cao and Jianxu Chen and Yongbing Zhang and Ye Zhang and Hongxiao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.01875},
year = {2026}
}