論文の概要: Explainable AI in Orthopedics: Challenges, Opportunities, and Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04696v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 04:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 15:11:23.544379
• Title: Explainable AI in Orthopedics: Challenges, Opportunities, and Prospects
• Title（参考訳）: オルソペディックにおける説明可能なAI:挑戦、機会、展望
• Authors: Soheyla Amirian, Luke A. Carlson, Matthew F. Gong, Ines Lohse, Kurt R. Weiss, Johannes F. Plate, and Ahmad P. Tafti
• Abstract要約: この研究は、XAIを整形外科に採用するための標準とガイドラインを確立するために、AI実践者、整形外科専門家、および規制機関間の学際的なコラボレーションの必要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5277024349608834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While artificial intelligence (AI) has made many successful applications in various domains, its adoption in healthcare lags a little bit behind other high-stakes settings. Several factors contribute to this slower uptake, including regulatory frameworks, patient privacy concerns, and data heterogeneity. However, one significant challenge that impedes the implementation of AI in healthcare, particularly in orthopedics, is the lack of explainability and interpretability around AI models. Addressing the challenge of explainable AI (XAI) in orthopedics requires developing AI models and algorithms that prioritize transparency and interpretability, allowing clinicians, surgeons, and patients to understand the contributing factors behind any AI-powered predictive or descriptive models. The current contribution outlines several key challenges and opportunities that manifest in XAI in orthopedic practice. This work emphasizes the need for interdisciplinary collaborations between AI practitioners, orthopedic specialists, and regulatory entities to establish standards and guidelines for the adoption of XAI in orthopedics.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は様々な分野で多くの成功を収めてきたが、医療分野での採用は、他の高度な設定に少し遅れている。 規制フレームワーク、患者のプライバシに関する懸念、データの多様性などだ。 しかし、医療、特に整形外科におけるAIの実装を妨げる重要な課題は、AIモデルに関する説明可能性と解釈性の欠如である。 整形外科における説明可能なAI(XAI)の課題に対処するには、透明性と解釈性を優先するAIモデルとアルゴリズムを開発する必要がある。 現在のコントリビューションは、整形外科の実践においてXAIに現れるいくつかの重要な課題と機会を概説している。 この研究は、XAIを整形外科に採用するための標準とガイドラインを確立するために、AI実践者、整形外科専門家、および規制機関間の学際的なコラボレーションの必要性を強調している。

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