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 15:15:46.027536
• 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: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• 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。

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