論文の概要: The Role of Explainable AI in Revolutionizing Human Health Monitoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07347v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 15:31:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 14:03:35.648180
- Title: The Role of Explainable AI in Revolutionizing Human Health Monitoring
- Title(参考訳): 人間の健康モニタリングにおける説明可能なAIの役割
- Authors: Abdullah Alharthi, Ahmed Alqurashi, Turki Alharbi, Mohammed Alammar, Nasser Aldosari, Houssem Bouchekara, Yusuf Shaaban, Mohammad Shoaib Shahriar, Abdulrahman Al Ayidh,
- Abstract要約: 説明可能なAI(XAI)は、より明確で、患者のケアを大幅に改善する可能性がある。
本稿では,パーキンソン病,脳卒中,うつ病,癌,心臓病,アルツハイマー病などの慢性疾患について概説する。
この論文は、ヒトの健康モニタリングにおけるXAIの課題と今後の研究機会を批判的に評価することで締めくくられる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The complex nature of disease mechanisms and the variability of patient symptoms present significant obstacles in developing effective diagnostic tools. Although machine learning has made considerable advances in medical diagnosis, its decision-making processes frequently lack transparency, which can jeopardize patient outcomes. This underscores the critical need for Explainable AI (XAI), which not only offers greater clarity but also has the potential to significantly improve patient care. In this literature review, we conduct a detailed analysis of analyzing XAI methods identified through searches across various databases, focusing on chronic conditions such as Parkinson's, stroke, depression, cancer, heart disease, and Alzheimer's disease. The literature search revealed the application of 9 trending XAI algorithms in the field of healthcare and highlighted the pros and cons of each of them. Thus, the article is concluded with a critical appraisal of the challenges and future research opportunities for XAI in human health monitoring.
- Abstract(参考訳): 疾患のメカニズムの複雑な性質と患者の症状の多様性は、効果的な診断ツールを開発する上で重要な障害となる。
機械学習は医学的診断においてかなりの進歩を遂げているが、その意思決定プロセスは透明性を欠くことが多く、患者の結果を危険にさらす可能性がある。
このことは、説明可能なAI(XAI)がより明確性を提供するだけでなく、患者のケアを大幅に改善する可能性を秘めている。
本稿では、パーキンソン病、脳卒中、うつ病、がん、心臓病、アルツハイマー病などの慢性疾患に焦点を当て、様々なデータベースをまたいだ検索によって同定されたXAI法を詳細に分析する。
文献検索では、医療分野における9つのトレンドXAIアルゴリズムの適用を明らかにし、それぞれの長所と短所を強調した。
そこで本論文は,ヒトの健康モニタリングにおけるXAIの課題と今後の研究機会について,批判的な評価で締めくくった。
関連論文リスト
- TrialBench: Multi-Modal Artificial Intelligence-Ready Clinical Trial Datasets [57.067409211231244]
本稿では,マルチモーダルデータ(例えば,薬物分子,疾患コード,テキスト,分類・数値的特徴)と臨床治験設計における8つの重要な予測課題をカバーするAIreadyデータセットを精巧にキュレートした。
データセットのユーザビリティと信頼性を確保するため、各タスクに基本的な検証方法を提供する。
このようなオープンアクセスデータセットが利用可能になることは、臨床試験設計のための高度なAIアプローチの開発を促進することを期待する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-30T09:13:10Z) - Breast Cancer Diagnosis: A Comprehensive Exploration of Explainable Artificial Intelligence (XAI) Techniques [38.321248253111776]
乳がんの診断・診断における説明可能な人工知能(XAI)技術の適用について検討する。
複雑なAIモデルと実用的な医療アプリケーションの間のギャップを埋めることにおけるXAIの可能性を強調することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-01T18:50:03Z) - A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。
重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。
人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-21T06:44:40Z) - Emotional Intelligence Through Artificial Intelligence : NLP and Deep Learning in the Analysis of Healthcare Texts [1.9374282535132377]
本論文は,医療関連テキストにおける感情評価における人工知能の利用に関する方法論的考察である。
我々は、感情分析を強化し、感情を分類し、患者の結果を予測するためにAIを利用する多くの研究を精査する。
AIの倫理的応用を保証すること、患者の機密性を保護すること、アルゴリズムの手続きにおける潜在的なバイアスに対処することを含む、継続的な課題がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-14T15:58:13Z) - The Significance of Machine Learning in Clinical Disease Diagnosis: A
Review [0.0]
本研究では、時系列医療指標における心拍データの伝達を改善するための機械学習アルゴリズムの能力について検討する。
検討中の要因は、アルゴリズムの利用、対象とする疾患の種類、採用されるデータの種類、応用、評価指標などである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T20:28:22Z) - Empowering Psychotherapy with Large Language Models: Cognitive
Distortion Detection through Diagnosis of Thought Prompting [82.64015366154884]
本研究では,認知的歪み検出の課題について検討し,思考の早期発見(DoT)を提案する。
DoTは、事実と思考を分離するための主観的評価、思考と矛盾する推論プロセスを引き出すための対照的な推論、認知スキーマを要約するスキーマ分析という3つの段階を通して、患者のスピーチの診断を行う。
実験により、DoTは認知的歪み検出のためのChatGPTよりも大幅に改善され、一方で人間の専門家が承認した高品質な合理性を生成することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T02:47:21Z) - Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。
本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-30T16:08:45Z) - XAI Renaissance: Redefining Interpretability in Medical Diagnostic
Models [0.0]
XAIルネッサンスは、医療診断モデルの解釈可能性を再定義することを目的としている。
XAI技術は、医療専門家にこれらのモデルを正確で信頼性の高い診断に理解し、信頼し、効果的に活用することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-02T16:42:20Z) - The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and
Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。
データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T23:23:39Z) - Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest
X-Rays [102.04931207504173]
我々は,X線に基づく疾患分類のための新しい確率的推論フレームワークである反復的知識蒸留(VKD)を提案する。
提案手法の有効性を,X線画像とEHRを用いた3つの公開ベンチマークデータセットに示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-19T14:13:56Z) - Achievements and Challenges in Explaining Deep Learning based
Computer-Aided Diagnosis Systems [4.9449660544238085]
我々は、既知の疾患基準の検証のための説明可能なAIの開発における初期の成果について論じる。
我々は、臨床意思決定支援ツールとしてのAIの実践的応用の道に立つ、残る課題をいくつか強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T08:08:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。