論文の概要: A Review on Explainable Artificial Intelligence for Healthcare: Why,
How, and When?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04780v1
- Date: Mon, 10 Apr 2023 17:40:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-12 17:25:25.614560
- Title: A Review on Explainable Artificial Intelligence for Healthcare: Why,
How, and When?
- Title（参考訳）: 医療のための説明可能な人工知能のレビュー:なぜ、どのように、いつ?
- Authors: Subrato Bharati, M. Rubaiyat Hossain Mondal, Prajoy Podder
- Abstract要約: 我々は、説明可能な人工知能(XAI)の体系的分析を行う。
このレビューでは、XAIの主流傾向を分析し、研究の方向性について概説する。
本稿では、医療分野におけるAIモデルの記述から信頼できるAIをどのように導き出すことができるかを説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) models are increasingly finding applications in
the field of medicine. Concerns have been raised about the explainability of
the decisions that are made by these AI models. In this article, we give a
systematic analysis of explainable artificial intelligence (XAI), with a
primary focus on models that are currently being used in the field of
healthcare. The literature search is conducted following the preferred
reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) standards for
relevant work published from 1 January 2012 to 02 February 2022. The review
analyzes the prevailing trends in XAI and lays out the major directions in
which research is headed. We investigate the why, how, and when of the uses of
these XAI models and their implications. We present a comprehensive examination
of XAI methodologies as well as an explanation of how a trustworthy AI can be
derived from describing AI models for healthcare fields. The discussion of this
work will contribute to the formalization of the XAI field.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルは、医療分野の応用が増えている。
これらのAIモデルによってなされる決定の可否について懸念が高まっている。
本稿では,現在医療の分野で使用されているモデルを中心に,説明可能な人工知能(xai)の体系的分析を行う。
文献検索は、2012年1月1日から2022年2月02日までに発行された関連作業の体系的レビューとメタ分析(PRISMA)基準の報告項目に従って行われる。
このレビューでは、XAIの主流傾向を分析し、研究の方向性について概説する。
我々は,これらのxaiモデルの利用の理由,方法,およびその意味について検討する。
本稿では、XAI方法論の総合的な検討と、医療分野におけるAIモデルの記述から信頼できるAIをどのように引き出すことができるかを説明する。
この研究の議論は、XAI分野の形式化に寄与する。
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