論文の概要: Guidelines and evaluation for clinical explainable AI on medical image analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10553v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 19:09:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-27 17:33:27.972104
• Title: Guidelines and evaluation for clinical explainable AI on medical image analysis
• Title（参考訳）: 医用画像解析における臨床説明可能なAIのガイドラインと評価
• Authors: Weina Jin, Xiaoxiao Li, Mostafa Fatehi, Ghassan Hamarneh
• Abstract要約: 我々は,臨床XAIを最適化するために必要な5つの基準からなる臨床XAIガイドラインを提案する。 選択された説明形式では、その特定のXAI技術は、G3の真性、G4のインフォーマルな妥当性、G5の効率に最適化されるべきである。 臨床用XAIガイドラインを用いて臨床用XAIの設計と評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.601774762808247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainable artificial intelligence (XAI) is essential for enabling clinical users to get informed decision support from AI and comply with evidence-based medical practice. Applying XAI in clinical settings requires proper evaluation criteria to ensure the explanation technique is both technically sound and clinically useful, but specific support is lacking to achieve this goal. To bridge the research gap, we propose the Clinical XAI Guidelines that consist of five criteria a clinical XAI needs to be optimized for. The guidelines recommend choosing an explanation form based on Guideline 1 (G1) Understandability and G2 Clinical relevance. For the chosen explanation form, its specific XAI technique should be optimized for G3 Truthfulness, G4 Informative plausibility, and G5 Computational efficiency. Following the guidelines, we conducted a systematic evaluation on a novel problem of multi-modal medical image explanation with two clinical tasks, and proposed new evaluation metrics accordingly. The evaluated 16 commonly-used heatmap XAI techniques were not suitable for clinical use due to their failure in \textbf{G3} and \textbf{G4}. Our evaluation demonstrated the use of Clinical XAI Guidelines to support the design and evaluation for clinically viable XAI.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は、臨床ユーザーがAIから情報提供を受け、エビデンスベースの医療実践に従えるようにするために不可欠である。 臨床環境でのXAIの適用には、説明技法が技術的に健全かつ臨床的に有用であることを保証するための適切な評価基準が必要であるが、この目標を達成するには特定の支援が欠如している。 研究ギャップを埋めるため,我々は臨床xaiを最適化する必要がある5つの基準からなる臨床xaiガイドラインを提案する。 ガイドラインは、ガイドライン1(g1)の理解性とg2の臨床関連性に基づいて説明フォームを選択することを推奨する。 選択された説明形式では、その特定のXAI技術は、G3の真性、G4のインフォーマルな可算性、G5の計算効率に最適化されるべきである。 ガイドラインに従い, 2つの臨床課題を伴い, マルチモーダル医用画像解析の新たな問題点を体系的に評価し, 新しい評価指標を提案した。 評価された16個のヒートマップxai技術は, \textbf{g3} と \textbf{g4} の故障により臨床応用には適していない。 本評価は,臨床応用可能なxaiの設計と評価を支援するための臨床xaiガイドラインの使用を実証した。

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