論文の概要: Designing Interpretable ML System to Enhance Trust in Healthcare: A Systematic Review to Proposed Responsible Clinician-AI-Collaboration Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11055v2
- Date: Wed, 10 Apr 2024 16:46:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 19:15:52.553649
- Title: Designing Interpretable ML System to Enhance Trust in Healthcare: A Systematic Review to Proposed Responsible Clinician-AI-Collaboration Framework
- Title（参考訳）: 医療における信頼を高めるための解釈可能なMLシステムの設計--責任ある臨床医-AI連携フレームワークの提案への体系的レビュー
- Authors: Elham Nasarian, Roohallah Alizadehsani, U. Rajendra Acharya, Kwok-Leung Tsui,
- Abstract要約: 論文は、解釈可能なAIプロセス、方法、応用、および医療における実装の課題についてレビューする。
医療における堅牢な解釈可能性アプローチの重要な役割を包括的に理解することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.215318138576713
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper explores the significant impact of AI-based medical devices, including wearables, telemedicine, large language models, and digital twins, on clinical decision support systems. It emphasizes the importance of producing outcomes that are not only accurate but also interpretable and understandable to clinicians, addressing the risk that lack of interpretability poses in terms of mistrust and reluctance to adopt these technologies in healthcare. The paper reviews interpretable AI processes, methods, applications, and the challenges of implementation in healthcare, focusing on quality control to facilitate responsible communication between AI systems and clinicians. It breaks down the interpretability process into data pre-processing, model selection, and post-processing, aiming to foster a comprehensive understanding of the crucial role of a robust interpretability approach in healthcare and to guide future research in this area. with insights for creating responsible clinician-AI tools for healthcare, as well as to offer a deeper understanding of the challenges they might face. Our research questions, eligibility criteria and primary goals were identified using Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses guideline and PICO method; PubMed, Scopus and Web of Science databases were systematically searched using sensitive and specific search strings. In the end, 52 publications were selected for data extraction which included 8 existing reviews and 44 related experimental studies. The paper offers general concepts of interpretable AI in healthcare and discuss three-levels interpretability process. Additionally, it provides a comprehensive discussion of evaluating robust interpretability AI in healthcare. Moreover, this survey introduces a step-by-step roadmap for implementing responsible AI in healthcare.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, ウェアラブル, 遠隔医療, 大規模言語モデル, デジタル双生児などのAIベースの医療機器が臨床意思決定支援システムに与える影響について検討する。
それは、正確であるだけでなく、臨床医に解釈可能で理解可能な結果を生み出すことの重要性を強調し、解釈可能性の欠如が医療にこれらの技術を採用することへの不信と反感のリスクに対処する。
論文は、AIシステムと臨床医間の責任あるコミュニケーションを促進するための品質管理に焦点を当て、解釈可能なAIプロセス、方法、応用、および医療における実装の課題についてレビューする。
これは、解釈可能性プロセスをデータ前処理、モデル選択、後処理に分解し、医療における堅牢な解釈可能性アプローチの重要な役割を包括的に理解し、この分野における将来の研究を導くことを目的としている。
医療のための責任ある臨床医とAIツールを作るための洞察と、彼らが直面している課題のより深い理解を提供する。
研究課題, 適格基準, 主目的は, 事前報告項目とメタ分析ガイドライン, PICO法を用いて同定し, PubMed, Scopus, Web of Scienceデータベースを, センシティブで特定の検索文字列を用いて体系的に検索した。
最終的に、既存の8つのレビューと44の関連する実験研究を含む52の論文がデータ抽出のために選択された。
この論文は、医療における解釈可能なAIの一般的な概念を提供し、3段階の解釈可能性プロセスについて議論する。
さらに、医療における堅牢な解釈可能性AIを評価するための包括的な議論も提供する。
さらに、この調査では、医療に責任あるAIを実装するためのステップバイステップのロードマップを紹介している。
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