論文の概要: The Role of Explainable AI in Revolutionizing Human Health Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07347v2
• Date: Fri, 13 Sep 2024 14:32:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-16 11:48:15.913034
• 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

• The Impact of Artificial Intelligence on Emergency Medicine: A Review of Recent Advances [0.2544903230401084]
  人工知能(AI)は、診断プロセスを強化し、患者の結果を改善することで、救急医療に革命をもたらす。 機械学習とディープラーニングは、複雑な画像データの解釈において重要な要素であり、迅速で正確な診断を提供し、従来の診断方法を超える可能性がある。 これらの進歩にもかかわらず、AIを臨床実践に統合することは、データのプライバシ、アルゴリズムバイアス、さまざまな設定にまたがる広範な検証の必要性といった課題を提示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-17T17:45:00Z)
• Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities [61.633126163190724]
  精神病は、社会的、個人的コストがかなり高い広範囲で不安定な状態である。 近年の人工知能(AI)の進歩は、うつ病、不安障害、双極性障害、統合失調症、外傷後ストレス障害などの病態を認識し、対処するための大きな可能性を秘めている。 データセットやトレーニング済みモデルからの機密データ漏洩のリスクを含むプライバシー上の懸念は、これらのAIシステムを実際の臨床環境にデプロイする上で、依然として重要な障壁である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T15:10:02Z)
• Towards Next-Generation Medical Agent: How o1 is Reshaping Decision-Making in Medical Scenarios [46.729092855387165]
  本稿では,医療用AIエージェントのバックボーンLSMの選択について検討する。 我々の研究結果は、o1の診断精度と一貫性を高める能力を示し、よりスマートでより応答性の高いAIツールへの道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T18:19:53Z)
• MAGDA: Multi-agent guideline-driven diagnostic assistance [43.15066219293877]
  救急部門、地方病院、または未開発地域の診療所では、臨床医は訓練された放射線技師による高速な画像分析を欠いていることが多い。 本研究では,ゼロショットガイドライン駆動意思決定支援のための新しいアプローチを提案する。 我々は、患者診断に到達するために協調する、対照的な視覚言語モデルで強化された複数のLLMエージェントのシステムをモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T09:10:30Z)
• 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)
• Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary Task Integration [54.76511683427566]
  本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。 この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。 PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T05:16:20Z)
• Enabling Collaborative Clinical Diagnosis of Infectious Keratitis by Integrating Expert Knowledge and Interpretable Data-driven Intelligence [28.144658552047975]
  感染性角膜炎(IK)の診断における知識誘導診断モデル(KGDM)の性能,解釈可能性,臨床的有用性について検討した。 AIベースのバイオマーカーの診断確率比(DOR)は3.011から35.233の範囲で有効である。 コラボレーションの参加者は、人間とAIの両方を上回るパフォーマンスを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-14T02:10:54Z)
• 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)
• Rethinking Human-AI Collaboration in Complex Medical Decision Making: A Case Study in Sepsis Diagnosis [34.19436164837297]
  我々は、最先端のAIアルゴリズムに基づいてSepsisLabを構築し、それを拡張して、セプシス開発の将来予測を予測する。 我々は、SepsisLabがAIによる敗血症診断の将来に向けて有望な人間とAIのコラボレーションパラダイムを実現することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-17T19:19:39Z)
• 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)
• A Brief Review of Explainable Artificial Intelligence in Healthcare [7.844015105790313]
  XAIは、AIアプリケーションを構築するための技術と方法を指す。 モデル説明可能性と解釈可能性は、医療実践におけるAIモデルのデプロイを成功させる上で不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T05:41:57Z)
• Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
  機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。 アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。 マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T09:35:38Z)
• 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。