論文の概要: Explainable Deep Learning Methods in Medical Diagnosis: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04766v1
- Date: Tue, 10 May 2022 09:28:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-14 15:42:50.592417
- Title: Explainable Deep Learning Methods in Medical Diagnosis: A Survey
- Title（参考訳）: 医学診断における深層学習法 : アンケート調査より
- Authors: Cristiano Patr\'icio, Jo\~ao C. Neves, Lu\'is F. Teixeira
- Abstract要約: 最先端のディープラーニングモデルでさえ、さまざまなタイプの医療データの分類において人間レベルの精度を実現している。
ディープラーニングモデルのブラックボックス性は、これらのモデルの意思決定プロセスを説明するための戦略を考案する必要性を高めている。
医用診断に応用されたXAIについて,視覚的,テキスト的,例に基づく説明方法を含む徹底的な調査を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The remarkable success of deep learning has prompted interest in its
application to medical diagnosis. Even tough state-of-the-art deep learning
models have achieved human-level accuracy on the classification of different
types of medical data, these models are hardly adopted in clinical workflows,
mainly due to their lack of interpretability. The black-box-ness of deep
learning models has raised the need for devising strategies to explain the
decision process of these models, leading to the creation of the topic of
eXplainable Artificial Intelligence (XAI). In this context, we provide a
thorough survey of XAI applied to medical diagnosis, including visual, textual,
and example-based explanation methods. Moreover, this work reviews the existing
medical imaging datasets and the existing metrics for evaluating the quality of
the explanations . Complementary to most existing surveys, we include a
performance comparison among a set of report generation-based methods. Finally,
the major challenges in applying XAI to medical imaging are also discussed.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの顕著な成功は、その医学的診断への応用に対する関心を惹きつけている。
最先端のディープラーニングモデルでさえ、異なるタイプの医療データの分類において人間レベルの精度を達成したが、これらのモデルは、主に解釈可能性の欠如のために、臨床ワークフローでは採用されていない。
ディープラーニングモデルのブラックボックス性は、これらのモデルの意思決定プロセスを説明するための戦略開発の必要性を高め、eXplainable Artificial Intelligence(XAI)というトピックが生み出された。
この文脈では, 視覚的, テキスト的, 例に基づく説明法など, xai の医療診断への応用を徹底的に調査する。
さらに,本研究は,既存の医用画像データセットと既存の指標をレビューし,説明の質を評価する。
既存の調査を補完するものとして、レポート生成手法のセットのパフォーマンス比較を含める。
最後に,XAIを医用画像に適用する上での大きな課題についても論じる。
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