論文の概要: Enhancing Cancer Diagnosis with Explainable & Trustworthy Deep Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17527v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 12:50:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:59:02.288528
- Title: Enhancing Cancer Diagnosis with Explainable & Trustworthy Deep Learning Models
- Title（参考訳）: 説明可能な,信頼できる深層学習モデルによる癌診断の強化
- Authors: Badaru I. Olumuyiwa, The Anh Han, Zia U. Shamszaman,
- Abstract要約: 本研究は, 説明可能な人工知能(XAI)と深層学習技術を用いて, がんの診断と予測に革新的なアプローチを提案する。
我々の研究は、意思決定プロセスに関する正確な結果と明確な洞察を提供するAIモデルを開発した。
このモデルの応用は、がんの診断を超えて、医学的な意思決定の様々な側面を変え、世界中の数百万人の命を救う可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1060425537315088
- License:
- Abstract: This research presents an innovative approach to cancer diagnosis and prediction using explainable Artificial Intelligence (XAI) and deep learning techniques. With cancer causing nearly 10 million deaths globally in 2020, early and accurate diagnosis is crucial. Traditional methods often face challenges in cost, accuracy, and efficiency. Our study develops an AI model that provides precise outcomes and clear insights into its decision-making process, addressing the "black box" problem of deep learning models. By employing XAI techniques, we enhance interpretability and transparency, building trust among healthcare professionals and patients. Our approach leverages neural networks to analyse extensive datasets, identifying patterns for cancer detection. This model has the potential to revolutionise diagnosis by improving accuracy, accessibility, and clarity in medical decision-making, possibly leading to earlier detection and more personalised treatment strategies. Furthermore, it could democratise access to high-quality diagnostics, particularly in resource-limited settings, contributing to global health equity. The model's applications extend beyond cancer diagnosis, potentially transforming various aspects of medical decision-making and saving millions of lives worldwide.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 説明可能な人工知能(XAI)と深層学習技術を用いて, がんの診断と予測に革新的なアプローチを提案する。
がんは2020年に世界中で1000万人近くが死亡しているため、早期かつ正確な診断が不可欠だ。
伝統的な手法は、しばしばコスト、正確性、効率性の課題に直面します。
我々の研究は、ディープラーニングモデルの「ブラックボックス」問題に対処し、意思決定プロセスに関する正確な結果と明確な洞察を提供するAIモデルを開発した。
XAI技術を利用することで,解釈可能性と透明性を高め,医療従事者と患者間の信頼を築く。
我々のアプローチは、ニューラルネットワークを利用して広範なデータセットを分析し、がん検出のためのパターンを特定します。
このモデルは、医学的意思決定における正確性、アクセシビリティ、明快さを改善し、早期発見とよりパーソナライズされた治療戦略に繋がる可能性を秘めている。
さらに、高品質な診断へのアクセス、特にリソース制限された環境でのアクセスを民主化し、グローバルなヘルスエクイティに寄与する可能性がある。
このモデルの応用は、がんの診断を超えて、医学的意思決定の様々な側面を変え、世界中の数百万人の命を救う可能性がある。
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