論文の概要: eXplainable Artificial Intelligence (XAI) in aging clock models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13704v3
- Date: Mon, 11 Sep 2023 21:02:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 16:51:34.946464
- Title: eXplainable Artificial Intelligence (XAI) in aging clock models
- Title(参考訳): 老化時計モデルにおけるeXPlainable Artificial Intelligence (XAI)
- Authors: Alena Kalyakulina and Igor Yusipov and Alexey Moskalev and Claudio
Franceschi and Mikhail Ivanchenko
- Abstract要約: 我々は「加齢時計」開発におけるXAIの適用について論じる。
本稿では,特定の生理システムに焦点をあてた文献を包括的に分析する。
- 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: eXplainable Artificial Intelligence (XAI) is a rapidly progressing field of
machine learning, aiming to unravel the predictions of complex models. XAI is
especially required in sensitive applications, e.g. in health care, when
diagnosis, recommendations and treatment choices might rely on the decisions
made by artificial intelligence systems. AI approaches have become widely used
in aging research as well, in particular, in developing biological clock models
and identifying biomarkers of aging and age-related diseases. However, the
potential of XAI here awaits to be fully appreciated. We discuss the
application of XAI for developing the "aging clocks" and present a
comprehensive analysis of the literature categorized by the focus on particular
physiological systems.
- Abstract(参考訳): eXplainable Artificial Intelligence (XAI)は、複雑なモデルの予測を解くことを目的として、機械学習の急速に進歩している分野である。
XAIは特に、医療、診断、レコメンデーション、治療の選択が人工知能システムによる決定に依存する場合など、機密性の高いアプリケーションで必要とされる。
AIアプローチは、老化研究、特に生物学的時計モデルの開発や老化や老化関連疾患のバイオマーカーの特定に広く用いられている。
しかし、ここでのXAIの可能性は完全に評価されるのを待っている。
本稿では,XAIの「加齢時計」開発への応用について論じるとともに,特定の生理システムに焦点をあてた文献を包括的に分析する。
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