Fugu-MT 論文翻訳(概要): eXplainable Artificial Intelligence (XAI) in age prediction: A systematic review

論文の概要: eXplainable Artificial Intelligence (XAI) in age prediction: A systematic review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13704v1
Date: Fri, 21 Jul 2023 18:06:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-30 03:56:32.955928
Title: eXplainable Artificial Intelligence (XAI) in age prediction: A systematic review
Title（参考訳）: 年齢予測におけるeXplainable Artificial Intelligence(XAI)の意義
Authors: Alena Kalyakulina and Igor Yusipov
Abstract要約: 年齢予測タスクへのXAIアプローチの適用について論じる。我々は,身体システムによって組織された研究の体系的なレビューを行い,医療応用におけるXAIのメリットについて論じる。
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: eXplainable Artificial Intelligence (XAI) is now an important and essential part of machine learning, allowing to explain the predictions of complex models. XAI is especially required in risky applications, particularly in health care, where human lives depend on the decisions of AI systems. One area of medical research is age prediction and identification of biomarkers of aging and age-related diseases. However, the role of XAI in the age prediction task has not previously been explored directly. In this review, we discuss the application of XAI approaches to age prediction tasks. We give a systematic review of the works organized by body systems, and discuss the benefits of XAI in medical applications and, in particular, in the age prediction domain.
Abstract（参考訳）: eXplainable Artificial Intelligence (XAI)は現在、機械学習の重要な部分であり、複雑なモデルの予測を説明することができる。 XAIは特にリスクの高いアプリケーション、特に人間の生活がAIシステムの決定に依存する医療において必要である。医学研究の1つの領域は、年齢予測と年齢関連疾患のバイオマーカーの同定である。しかし, 年齢予測タスクにおけるXAIの役割は, 直接的に検討されていない。本稿では,年齢予測タスクへのXAIアプローチの適用について論じる。我々は、身体システムによって組織された研究の体系的なレビューを行い、医療応用、特に年齢予測領域におけるXAIの利点について議論する。

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