論文の概要: Interpretable Medical Imagery Diagnosis with Self-Attentive Transformers: A Review of Explainable AI for Health Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00252v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 05:01:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 14:20:18.236678
• Title: Interpretable Medical Imagery Diagnosis with Self-Attentive Transformers: A Review of Explainable AI for Health Care
• Title（参考訳）: 自己注意型変換器を用いた医用画像診断 : 説明可能な医療用AIの展望
• Authors: Tin Lai
• Abstract要約: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、自己注意モジュールの恩恵を受け、最先端のコンピュータビジョンモデルとして登場した。 ディープラーニングモデルは複雑で、しばしば"ブラックボックス"として扱われる。 本稿では、最近のViTの進歩と、ViTの意思決定プロセスを理解するための解釈的アプローチを要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7195102129095003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in artificial intelligence (AI) have facilitated its widespread adoption in primary medical services, addressing the demand-supply imbalance in healthcare. Vision Transformers (ViT) have emerged as state-of-the-art computer vision models, benefiting from self-attention modules. However, compared to traditional machine-learning approaches, deep-learning models are complex and are often treated as a "black box" that can cause uncertainty regarding how they operate. Explainable Artificial Intelligence (XAI) refers to methods that explain and interpret machine learning models' inner workings and how they come to decisions, which is especially important in the medical domain to guide the healthcare decision-making process. This review summarises recent ViT advancements and interpretative approaches to understanding the decision-making process of ViT, enabling transparency in medical diagnosis applications.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、医療の需要供給不均衡に対処するため、主要な医療サービスにおいて広く採用されている。 ビジョントランスフォーマー(ViT)は、自己注意モジュールの恩恵を受け、最先端のコンピュータビジョンモデルとして登場した。 しかしながら、従来の機械学習アプローチと比較して、ディープラーニングモデルは複雑であり、その動作に不確実性を引き起こす「ブラックボックス」として扱われることが多い。 説明可能な人工知能(XAI、Explainable Artificial Intelligence)とは、機械学習モデルの内部動作と、それが意思決定にどう影響するかを説明し解釈する手法である。 本稿では,近年のViTの進歩とViTの意思決定プロセスを理解するための解釈的アプローチを要約し,医用診断の透明性を実現する。

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