論文の概要: Aligning XAI with EU Regulations for Smart Biomedical Devices: A Methodology for Compliance Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15121v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 14:59:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 13:23:24.322848
- Title: Aligning XAI with EU Regulations for Smart Biomedical Devices: A Methodology for Compliance Analysis
- Title（参考訳）: スマートバイオメディカルデバイスのためのEU規制付きXAIのアライメント:コンプライアンス分析の方法論
- Authors: Francesco Sovrano, Michael Lognoul, Giulia Vilone,
- Abstract要約: 本研究は、バイオエレクトロニクスにおけるXAI応用とEU規制の厳格な規定の整合における重要なギャップを埋めるものである。
開発者と研究者に実践的なフレームワークを提供し、彼らのAIイノベーションが法的および倫理的基準に準拠していることを保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Significant investment and development have gone into integrating Artificial Intelligence (AI) in medical and healthcare applications, leading to advanced control systems in medical technology. However, the opacity of AI systems raises concerns about essential characteristics needed in such sensitive applications, like transparency and trustworthiness. Our study addresses these concerns by investigating a process for selecting the most adequate Explainable AI (XAI) methods to comply with the explanation requirements of key EU regulations in the context of smart bioelectronics for medical devices. The adopted methodology starts with categorising smart devices by their control mechanisms (open-loop, closed-loop, and semi-closed-loop systems) and delving into their technology. Then, we analyse these regulations to define their explainability requirements for the various devices and related goals. Simultaneously, we classify XAI methods by their explanatory objectives. This allows for matching legal explainability requirements with XAI explanatory goals and determining the suitable XAI algorithms for achieving them. Our findings provide a nuanced understanding of which XAI algorithms align better with EU regulations for different types of medical devices. We demonstrate this through practical case studies on different neural implants, from chronic disease management to advanced prosthetics. This study fills a crucial gap in aligning XAI applications in bioelectronics with stringent provisions of EU regulations. It provides a practical framework for developers and researchers, ensuring their AI innovations advance healthcare technology and adhere to legal and ethical standards.
- Abstract（参考訳）: 重要な投資と開発は、医療と医療の応用に人工知能(AI)を統合することとなり、医療技術における高度な制御システムへと繋がった。
しかし、AIシステムの不透明さは、透明性や信頼性など、このようなセンシティブなアプリケーションに必要な重要な特性に関する懸念を提起する。
本研究は、医療機器のスマートバイオエレクトロニクスの文脈において、主要なEU規制の説明要件を満たすための、最も適切な説明可能なAI(XAI)手法を選択するプロセスを検討することで、これらの懸念に対処する。
採用されている方法論は、制御メカニズム(オープンループ、クローズドループ、セミクローズドループシステム)によってスマートデバイスを分類し、その技術を掘り下げることから始まる。
そして、これらの規則を分析して、様々なデバイスと関連する目標について、それらの説明可能性要件を定義します。
同時に,その説明目的によってXAI手法を分類する。
これにより、法的説明可能性要件とXAI説明目標とを一致させ、それらを達成するのに適したXAIアルゴリズムを決定することができる。
我々の発見は、XAIアルゴリズムが異なる種類の医療機器のEU規制と整合しているという微妙な理解を提供する。
我々は、慢性疾患管理から高度な補綴物まで、様々な神経インプラントの実践的ケーススタディを通じてこれを実証する。
本研究は、バイオエレクトロニクスにおけるXAI応用とEU規制の厳格な規定の整合における重要なギャップを埋めるものである。
開発者と研究者のための実践的なフレームワークを提供し、AIイノベーションが医療技術の進歩を確実にし、法的および倫理的基準に準拠している。
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