論文の概要: Clinicians' Voice: Fundamental Considerations for XAI in Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04855v2
• Date: Thu, 06 Feb 2025 14:11:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:30:10.341297
• Title: Clinicians' Voice: Fundamental Considerations for XAI in Healthcare
• Title（参考訳）: 臨床医の声:医療におけるXAIの基礎的考察
• Authors: T. E. Röber, R. Goedhart, S. İ. Birbil,
• Abstract要約: 臨床医との半構造化インタビューを行い,その考え,希望,懸念について考察した。 私たちのサンプルの臨床医は一般的に、臨床実習のためのAIベースのツールの開発について肯定的に考えます。 彼らは、これらがワークフローにどのように適合し、それが臨床医と患者の関係にどのように影響するかを懸念している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Explainable AI (XAI) holds the promise of advancing the implementation and adoption of AI-based tools in practice, especially in high-stakes environments like healthcare. However, most of the current research lacks input from end users, and therefore their practical value is limited. To address this, we conducted semi-structured interviews with clinicians to discuss their thoughts, hopes, and concerns. Clinicians from our sample generally think positively about developing AI-based tools for clinical practice, but they have concerns about how these will fit into their workflow and how it will impact clinician-patient relations. We further identify training of clinicians on AI as a crucial factor for the success of AI in healthcare and highlight aspects clinicians are looking for in (X)AI-based tools. In contrast to other studies, we take on a holistic and exploratory perspective to identify general requirements for (X)AI products for healthcare before moving on to testing specific tools.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なAI(XAI)は、特に医療のような高度な環境において、実際にAIベースのツールの実装と採用を進めるという約束を掲げている。 しかし、現在の研究のほとんどはエンドユーザからのインプットを欠いているため、実用的価値は限られている。 そこで我々は,臨床医との半構造化インタビューを行い,彼らの考え,希望,懸念について考察した。 私たちのサンプルの臨床医は一般的に、AIベースの臨床実践ツールの開発を肯定的に考えていますが、ワークフローにどのように適合するか、臨床医と患者の関係にどのように影響するかについては懸念しています。 我々はさらに、医療におけるAIの成功の重要な要因として、AIに関する臨床医のトレーニングを特定し、(X)AIベースのツールで臨床医が求めている側面を強調します。 他の研究とは対照的に、私たちは、特定のツールをテストする前に、医療用(X)AI製品に対する一般的な要件を特定するために、総合的で探索的な視点を取ります。

関連論文リスト

• 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)
• Contrasting Attitudes Towards Current and Future AI Applications for Computerised Interpretation of ECG: A Clinical Stakeholder Interview Study [2.570550251482137]
  英国で臨床医に一連のインタビューを行った。 我々の研究は、AI、特に未来の「人間のような」コンピューティングの可能性を探る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T10:31:23Z)
• Promoting AI Competencies for Medical Students: A Scoping Review on Frameworks, Programs, and Tools [1.8402287369342527]
  医療におけるAIの重要性の高まりにもかかわらず、それが伝統的な、しばしば過負荷の医療カリキュラムに採用されている範囲は不明である。 このレビューは、AI能力のある医療従事者を構築するための実践的で関連する教育戦略を開発するためのロードマップを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T16:34:41Z)
• AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.51568871044454]
  我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。 この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。 高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T06:46:48Z)
• FUTURE-AI: International consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare [73.78776682247187]
  医療AIに関連する技術的、臨床的、倫理的、法的リスクに関する懸念が高まっている。 この研究は、Future-AIガイドラインを、医療における信頼できるAIツールの開発とデプロイを導くための最初の国際コンセンサスフレームワークとして説明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T10:49:05Z)
• HEAR4Health: A blueprint for making computer audition a staple of modern healthcare [89.8799665638295]
  近年、従来の医療システムを変革する試みとして、デジタル医療の研究が急速に増加している。 コンピュータによるオーディションは、少なくとも商業的関心の面では遅れている。 実生活における聴覚信号の分析に必要な基礎技術に対応する聴覚、計算とデータ効率の進歩、個々の差異を考慮し、医療データの長手性を扱う聴覚。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T09:25:08Z)
• Current State of Community-Driven Radiological AI Deployment in Medical Imaging [1.474525456020066]
  本報告は, MonAIコンソーシアムの業界専門家と臨床医のグループによる, 週ごとの議論と問題解決経験について述べる。 実験室におけるAIモデル開発とその後の臨床展開の障壁を明らかにする。 臨床放射線学ワークフローにおける様々なAI統合ポイントについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T05:17:59Z)
• 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)
• What Do End-Users Really Want? Investigation of Human-Centered XAI for Mobile Health Apps [69.53730499849023]
  説明可能なAI(XAI)を評価するために,ユーザ中心のペルソナ概念を提案する。 分析の結果,ユーザの人口統計や性格,説明のタイプ,影響説明の嗜好が示された。 私たちの洞察は、対話的で人間中心のXAIを実践的な応用に近づけます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T12:51:27Z)
• Bridging the gap between AI and Healthcare sides: towards developing clinically relevant AI-powered diagnosis systems [18.95904791202457]
  医療・インフォマティクスにおける医療画像の専門家,医師,ジェネラリストを対象に,臨床的に価値のあるAI研究ワークショップを開催した。 そこで, 医師を対象としたアンケート調査により, データ拡張と医師養成の観点から, GANに基づく画像拡張プロジェクトを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-12T12:45:46Z)

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。