論文の概要: The Role of Explainable AI in Revolutionizing Human Health Monitoring: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07347v3
- Date: Wed, 26 Feb 2025 20:13:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-28 14:52:24.771106
- Title: The Role of Explainable AI in Revolutionizing Human Health Monitoring: A Review
- Title（参考訳）: 人間の健康モニタリングの革命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: Reviewは、医療における機械学習(ML)モデルの解釈可能性問題に対処する上で、説明可能なAI(XAI)の役割を強調することを目的としている。
複数のデータベースにまたがって総合的な文献検索を行い、医療にXAI技術を適用した研究を同定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The complex nature of disease mechanisms and the variability of patient symptoms pose significant challenges in developing effective diagnostic tools. Although machine learning (ML) has made substantial advances in medical diagnosis, the decision-making processes of these models often lack transparency, potentially jeopardizing patient outcomes. This review aims to highlight the role of Explainable AI (XAI) in addressing the interpretability issues of ML models in healthcare, with a focus on chronic conditions such as Parkinson's, stroke, depression, cancer, heart disease, and Alzheimer's disease. A comprehensive literature search was conducted across multiple databases to identify studies that applied XAI techniques in healthcare. The search focused on XAI algorithms used in diagnosing and monitoring chronic diseases. The review identified the application of nine trending XAI algorithms, each evaluated for their advantages and limitations in various healthcare contexts. The findings underscore the importance of transparency in ML models, which is crucial for improving trust and outcomes in clinical practice. While XAI provides significant potential to bridge the gap between complex ML models and clinical practice, challenges such as scalability, validation, and clinician acceptance remain. The review also highlights areas requiring further research, particularly in integrating XAI into healthcare systems. The study concludes that XAI methods offer a promising path forward for enhancing human health monitoring and patient care, though significant challenges must be addressed to fully realize their potential in clinical settings.
- 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大きな課題となる。
機械学習(ML)は医学的診断においてかなりの進歩を遂げているが、これらのモデルの意思決定プロセスには透明性が欠如しており、患者の結果を危険にさらす可能性がある。
このレビューは、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、医療におけるMLモデルの解釈可能性問題に対処する上で、説明可能なAI(XAI)の役割を強調することを目的としている。
複数のデータベースにまたがって総合的な文献検索を行い、医療にXAI技術を適用した研究を同定した。
この探索は、慢性疾患の診断とモニタリングに使用されるXAIアルゴリズムに焦点を当てた。
このレビューでは、9つのトレンドXAIアルゴリズムの適用が特定され、それぞれが様々な医療状況における利点と限界について評価された。
この結果は,臨床実習における信頼と成果の向上に不可欠であるMLモデルの透明性の重要性を浮き彫りにしている。
XAIは複雑なMLモデルと臨床実践のギャップを埋める大きな可能性を秘めているが、スケーラビリティ、検証、臨床の受け入れといった課題は残る。
このレビューはまた、特に医療システムへのXAIの統合において、さらなる研究を必要とする領域を強調している。
この研究は、XAI法がヒトの健康モニタリングと患者のケアを強化するための有望な道筋を提供すると結論付けている。
関連論文リスト
- Artificial intelligence-enabled detection and assessment of Parkinson's disease using multimodal data: A survey [2.06242362470764]
現在、パーキンソン病の診断、重症度の評価、進行の追跡に有効なバイオマーカーは存在しない。
現在、多くのAIアルゴリズムがPD診断と治療に使われており、多モードおよび異種疾患の症状データに基づいて様々な分類タスクを実行することができる。
PDの可能性を予測し、個人または複数の症状の重症度を評価し、早期発見を支援し、リハビリテーションと治療効果を評価することを含む、表現力のあるフィードバックを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-15T07:26:52Z) - 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) - Explainable Artificial Intelligence for Medical Applications: A Review [42.33274794442013]
本稿では、説明可能な人工知能(XAI)に関する最近の研究をレビューする。
視覚、オーディオ、マルチモーダルの観点からの医療実践に焦点を当てている。
我々は、将来の研究者や医療専門家に支援とガイダンスを提供することを目的として、これらのプラクティスを分類し、合成することに努めます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T11:31:06Z) - 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) - 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)
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。