“可解释性？”我愣了一下，“啥意思？”
正好老张晃悠进来找水喝，听到这个词，插嘴道：“就是不能光给出一个结果，比如‘疑似肿瘤’，还得能说明白是依据图像的哪些特征、哪个参数判断的。医疗诊断讲究这个，医生得知道为啥，不能全信黑箱算法。”
我靠！这么麻烦？我们之前的算法，追求的是准确率和效率，很多时候内部决策过程就像个黑盒子，连我们自己都未必能完全说清每一步的逻辑。现在要搞可解释性，等于要把算法拆开了、揉碎了，还得把思路翻译成医生能看懂的话？这工作量和技术难度，可不是开玩笑的！
“这要求……挺专业啊。”我挠头，“老张，咱们的技术，能实现吗？”
老张端着水杯，咂摸了一下嘴：“难倒是不难，就是麻烦！得在模型里加很多解释层，输出中间结果，还得设计一套可视化的说明机制。相当于给算法做个体检报告，费时费力。而且，可能会影响一点运行效率。”
效率受影响？我眉头皱得更紧了。医疗影像分析可是争分夺秒的事，慢一点可能都耽误诊断。
“报价呢？他们预算怎么样？”我问小刘。
“对方没给具体数字，但暗示只要技术达标，价格好商量。医疗行业，尤其是这种能提升诊断水平的技术，他们愿意投钱。”小刘回答。
钱倒是大方。但这钱，赚起来可不轻松。技术难度、合规风险、还有潜在的医疗责任……想想都头大。
“回复他们，”我思考再三，对小刘说，“我们对合作很感兴趣，但医疗行业特殊，需要谨慎评估。请他们提供更详细的需求文档和技术规范，特别是关于数据接口、安全标准、可解释性具体指标、以及合规流程的要求。另外，安排一次技术团队之间的深度交流，摸清底细再谈合作。”
“明白。”小刘记下要点，“我这就去安排。”
老张在一旁嘟囔：“医疗单子……听着是块肥肉，可别是块烫手山芋啊。别到时候钱没赚多少，惹一身骚。”
我叹了口气：“谁说不是呢。但机会摆在眼前，总不能因为怕噎着就不吃饭。先接触看看，把坑都摸清楚了再说。咱们现在，可是再也经不起折腾了。”
这创业之路，真是刚爬出一个坑，前面又出现一片看似肥沃但不知深浅的沼泽地。柳暗花明又一村？这村里的新邻居，看来也不是省油的灯啊。得，打起精神，继续探路吧！这日子，想过安稳点，咋就这么难呢！刚轻松没两天，新的挑战又来了！