水之惡－病－（二十六）「疾病本質是資訊流」觀點的批判與檢視（三）
（續上回）
模型可解釋性（Model Interpretability）：指我們能清楚理解模型如何得出結果、背後的邏輯與機制，便於解釋給專業人員與病患，並進行因果推論。
臨床可用性（Clinical Usability）：指模型在實際醫療情境中能被快速、方便地使用，並對診斷、治療決策提供有效幫助。
衝突點：通常可解釋性越高的模型越複雜或不易操作，而可用性越高的臨床工具往往犧牲深度可解釋性，導致臨床決策有時變成「黑盒」式的判斷。
「病是資訊流」提供了強大的整合與預測框架，但當理論化的高維資訊模型要落地成臨床工具時，可解釋性（讓人理解原因）與臨床可用性（方便、快速、可執行）常常發生衝突。
例如：「病是資訊流」模型在臨床心理學的應用上，假設有一個理論模型能以多層訊息指標（神經影像、腦電波、行為數據、情緒量表等）判斷病人是否處於訊息失衡狀態，預測精神疾病發作。
但這模型可解釋性：模型非常複雜，需要跨領域整合多種生物與心理數據，背後機制能部分解釋病因（有助於學術與研究）。
導致臨床可用性衝突：整合這麼多訊息在實務上非常耗時且昂貴，醫院或診所難以快速收集與分析，模型操作門檻過高，不適合日常臨床使用。
其衝突後果，即使模型理論上非常有價值，但臨床醫師仍可能放棄使用，因為成本、時間與操作難度太大。
又例如：基因—藥物反應預測上，個人化醫療希望利用病人基因資訊預測藥物反應，精準選藥。
在臨床可用性的部分，可直接提供醫師藥物選擇建議，避免試錯，節省時間與降低副作用。
但卻在模型可解釋性的部分產生衝突：基因—藥物反應涉及數百個變數與複雜交互作用，模型結果往往只是「建議配方」而無法完整解釋背後因果，醫師難以知道為何某藥適合某人。
其衝突後果，雖然臨床上很實用，但醫師缺乏解釋性可能降低治療透明度，令病人對治療的信任度下降。
還有人工智慧（AI）影像診斷模型的應用，在現代醫療中，AI深度學習模型能以極高準確率檢測早期癌症（例如肺癌、乳癌）。
於臨床可用性來看，醫生可直接輸入影像，幾秒鐘內得到診斷結果，大幅節省時間並提高準確性。
然在模型可解釋性的衝突觀察，深度神經網路的決策過程通常不可解釋（黑盒），醫生難以知道模型為何判斷某區域為癌變，無法直接告訴病人「原因」，也難以進行精確的因果分析。
其衝突後果就是，醫生可能只能接受模型結果而缺乏解釋力，影響醫病溝通，病人不易完全信任；同時若模型出錯，錯誤來源將會難以追溯。
模型可解釋性與臨床可用性的衝突，是醫療技術轉譯過程中的核心挑戰。
太注重可解釋性，可能犧牲效率；太注重可用性，可能失去透明性與信任。
同樣，這也是「病是資訊流」如果想要付諸臨床應用時的根本挑戰。
例如，一個免疫訊息流模型，用細胞－細胞通訊（cytokine network dynamics）、single-cell transcriptomics 建立免疫網絡狀態空間判位（病態模組），以作為自體免疫疾病分型與預後之用。
但單細胞網絡高維度，模型能分類，但難以告訴臨床：「哪個訊號節點應被抑制以改善病情」。
臨床需具體藥物靶（例如阻斷某細胞因子），若模型無法映射到可用藥物，則臨床採用受限。
無法轉譯成藥物決策可能導致模型閒置；且不當映射可能引發療效不明的off-label（超出標準）使用。
或者，發展的更前沿，假設微觀量子相干或分子量子效應影響細胞訊號，並進一步影響神經信息流與病理，建立量子/微觀資訊假設驅動的意識—病理模型，就有極高的理論不確定性問題，現行資料也稀少，依現階段科技發展的限制，模型將充滿假設，且大多數步驟難以直接測量或重複。
臨床介入若以此為基礎（如所謂量子療法），將會因無法受到驗證而難以被監管機構接受。
更大的問題是，此模型可能會高風險的被濫用為偽療法，誤導病患放棄已證實治療。
此類模型如想正式施行，還需採取研究—驗證—放行（phased）路徑。需先要求可重複的分子級實驗證據，再做動物、最後人體試驗，還要避免臨床草率採用，以及強化審查與科普反駁錯誤宣傳。
綜上所述，可想而知，這將是多大的一場醫療工程革命。
不過，驗證這項「病的本質是資訊流」假說的目的，是為了解釋吾關於身心靈關係圖中的「靈我」之特性，讓有心深入學習者理解「靈」的內涵所在，至於這場範式轉移的醫療工程之前途，就不是當前的我有能力深入參與的專業領域了。
然後，因提及量子科學，也以量子科學領域的資料作論證了，所以量子層面存在的爭議還得說說。
（待下回）
