論文の概要: Artificial Intelligence-Driven Clinical Decision Support Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09628v2
- Date: Mon, 17 Feb 2025 11:09:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:04:52.121900
- Title: Artificial Intelligence-Driven Clinical Decision Support Systems
- Title（参考訳）: 人工知能による臨床診断支援システム
- Authors: Muhammet Alkan, Idris Zakariyya, Samuel Leighton, Kaushik Bhargav Sivangi, Christos Anagnostopoulos, Fani Deligianni,
- Abstract要約: この章は、医療で信頼できるAIシステムを作るには、公平さ、説明可能性、プライバシーを慎重に考慮する必要があることを強調している。
AIによる公平な医療提供を保証するという課題は強調され、臨床予測モデルのバイアスを特定し緩和する方法が議論されている。
この議論は、ディープラーニングモデルのデータ漏洩からモデル説明に対する高度な攻撃に至るまで、医療AIシステムのプライバシ脆弱性の分析に進展している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.010570270212569
- License:
- Abstract: As artificial intelligence (AI) becomes increasingly embedded in healthcare delivery, this chapter explores the critical aspects of developing reliable and ethical Clinical Decision Support Systems (CDSS). Beginning with the fundamental transition from traditional statistical models to sophisticated machine learning approaches, this work examines rigorous validation strategies and performance assessment methods, including the crucial role of model calibration and decision curve analysis. The chapter emphasizes that creating trustworthy AI systems in healthcare requires more than just technical accuracy; it demands careful consideration of fairness, explainability, and privacy. The challenge of ensuring equitable healthcare delivery through AI is stressed, discussing methods to identify and mitigate bias in clinical predictive models. The chapter then delves into explainability as a cornerstone of human-centered CDSS. This focus reflects the understanding that healthcare professionals must not only trust AI recommendations but also comprehend their underlying reasoning. The discussion advances in an analysis of privacy vulnerabilities in medical AI systems, from data leakage in deep learning models to sophisticated attacks against model explanations. The text explores privacy-preservation strategies such as differential privacy and federated learning, while acknowledging the inherent trade-offs between privacy protection and model performance. This progression, from technical validation to ethical considerations, reflects the multifaceted challenges of developing AI systems that can be seamlessly and reliably integrated into daily clinical practice while maintaining the highest standards of patient care and data protection.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が医療提供にますます浸透していく中、この章では、信頼性と倫理的臨床決定支援システム(CDSS)の開発における重要な側面について考察する。
従来の統計モデルから高度な機械学習アプローチへの根本的な移行から始まり、モデル校正と決定曲線解析の重要な役割を含む厳密な検証戦略と性能評価方法を検討する。
この章では、医療における信頼できるAIシステムの構築には、単なる技術的正確性以上のものが必要だ、と強調されている。
AIによる公平な医療提供を保証するという課題は強調され、臨床予測モデルのバイアスを特定し緩和する方法が議論されている。
この章では、人間中心CDSSの基盤として説明可能性について論じている。
この焦点は、医療専門家がAIレコメンデーションを信頼するだけでなく、その根底にある理由を理解する必要があるという理解を反映している。
この議論は、ディープラーニングモデルのデータ漏洩からモデル説明に対する高度な攻撃に至るまで、医療AIシステムのプライバシ脆弱性の分析に進展している。
このテキストは、差分プライバシーやフェデレーション学習のようなプライバシ保護戦略を探求し、プライバシ保護とモデルパフォーマンスの本質的にのトレードオフを認めている。
この進歩は、技術的検証から倫理的考察まで、患者ケアとデータ保護の最高水準を維持しながら、シームレスかつ確実に日常的な臨床実践に統合できるAIシステムの開発における多面的課題を反映している。
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