論文の概要: XAI Renaissance: Redefining Interpretability in Medical Diagnostic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01668v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 16:42:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 14:12:07.762674
• Title: XAI Renaissance: Redefining Interpretability in Medical Diagnostic Models
• Title（参考訳）: XAIルネサンス:医療診断モデルにおける解釈可能性の再定義
• Authors: Sujith K Mandala
• Abstract要約: XAIルネッサンスは、医療診断モデルの解釈可能性を再定義することを目的としている。 XAI技術は、医療専門家にこれらのモデルを正確で信頼性の高い診断に理解し、信頼し、効果的に活用することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As machine learning models become increasingly prevalent in medical diagnostics, the need for interpretability and transparency becomes paramount. The XAI Renaissance signifies a significant shift in the field, aiming to redefine the interpretability of medical diagnostic models. This paper explores the innovative approaches and methodologies within the realm of Explainable AI (XAI) that are revolutionizing the interpretability of medical diagnostic models. By shedding light on the underlying decision-making process, XAI techniques empower healthcare professionals to understand, trust, and effectively utilize these models for accurate and reliable medical diagnoses. This review highlights the key advancements in XAI for medical diagnostics and their potential to transform the healthcare landscape, ultimately improving patient outcomes and fostering trust in AI-driven diagnostic systems.
• Abstract（参考訳）: 医療診断において機械学習モデルがますます普及するにつれて、解釈可能性と透明性の必要性が最重要となる。 XAIルネッサンスは、医療診断モデルの解釈可能性を再定義することを目的として、この分野における大きな変化を示している。 本稿では,医療診断モデルの解釈可能性に革命をもたらす,説明可能なAI(XAI)の領域における革新的なアプローチと方法論について考察する。 根底にある意思決定プロセスに光を当てることで、XAI技術は医療専門家にこれらのモデルを理解し、信頼し、効果的に活用することを可能にする。 このレビューでは、XAIの医療診断における重要な進歩と、医療の展望を変革し、最終的には患者の成果を改善し、AI駆動診断システムの信頼を高める可能性を強調している。

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