# Glyph可解释性引擎

Glyph把临床基础模型的高维嵌入拆成稀疏、可命名的概念，让这些原本纠缠在一起的特征能像临床变量一样被检验。研究在41,628名患者的腹部CT、影像报告和化验数据上测试了604,185个概念—结局配对，得到397个高风险概念和4,463个Bonferroni显著关联。多数关联在三个留出队列中无需重新校准即可复现，且前十概念在合并留出队列中的复现率高于文献检索得到的标记。

Glyph把临床基础模型的高维嵌入拆成稀疏、可命名的概念，让这些原本纠缠在一起的特征能像临床变量一样被检验。研究在41,628名患者的腹部CT、影像报告和化验数据上测试了604,185个概念—结局配对，得到397个高风险概念和4,463个Bonferroni显著关联。多数关联在三个留出队列中无需重新校准即可复现，且前十概念在合并留出队列中的复现率高于文献检索得到的标记。