論文の概要: Improving Health Professionals' Onboarding with AI and XAI for Trustworthy Human-AI Collaborative Decision Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16424v1
- Date: Sun, 26 May 2024 04:30:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 21:18:20.896285
- Title: Improving Health Professionals' Onboarding with AI and XAI for Trustworthy Human-AI Collaborative Decision Making
- Title（参考訳）: 信頼できる人間-AI協調意思決定のためのAIとXAIによる健康専門家のオンボーディングの改善
- Authors: Min Hun Lee, Silvana Xin Yi Choo, Shamala D/O Thilarajah,
- Abstract要約: 医療・健康を専攻する健康専門家や学生との半構造化面接の結果を報告する。
そこで我々は,脳卒中リハビリテーション評価のためのAIシステムの教材を作成するために,人間とAIのインタラクションガイドラインを構築した。
この結果から,従来のパフォーマンス指標をAIに提示する以外に,参加者はベンチマーク情報を希望していることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2381492754749632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With advanced AI/ML, there has been growing research on explainable AI (XAI) and studies on how humans interact with AI and XAI for effective human-AI collaborative decision-making. However, we still have a lack of understanding of how AI systems and XAI should be first presented to users without technical backgrounds. In this paper, we present the findings of semi-structured interviews with health professionals (n=12) and students (n=4) majoring in medicine and health to study how to improve onboarding with AI and XAI. For the interviews, we built upon human-AI interaction guidelines to create onboarding materials of an AI system for stroke rehabilitation assessment and AI explanations and introduce them to the participants. Our findings reveal that beyond presenting traditional performance metrics on AI, participants desired benchmark information, the practical benefits of AI, and interaction trials to better contextualize AI performance, and refine the objectives and performance of AI. Based on these findings, we highlight directions for improving onboarding with AI and XAI and human-AI collaborative decision-making.
- Abstract（参考訳）: 高度なAI/MLによって、説明可能なAI(XAI)の研究や、人間とAIの効果的な協調的な意思決定のためのAIとXAIとの相互作用に関する研究が増加している。
しかし、AIシステムとXAIを技術的背景のないユーザに最初に提示する方法については、まだ理解できていない。
本稿では,医学と健康を専攻する健康専門家(n=12)と学生(n=4)との半構造化インタビューを行い,AIとXAIによる乗務改善の方法について検討する。
インタビューでは,脳卒中リハビリテーション評価とAI説明のためのAIシステムの搭載材料を作成し,参加者に紹介するため,人間とAIのインタラクションガイドラインを構築した。
この結果から,AI上での従来のパフォーマンス指標の提示に加えて,参加者が求めるベンチマーク情報,AIの実践的メリット,AIパフォーマンスのコンテキスト化のためのインタラクショントライアル,AIの目的とパフォーマンスの洗練などが明らかになった。
これらの知見に基づき、AIとXAIによる車載改善と人間とAIの協調的な意思決定の方向性を強調した。
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