論文の概要: A Survey on Human-Centered Evaluation of Explainable AI Methods in Clinical Decision Support Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09849v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 01:21:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:06:36.566853
• Title: A Survey on Human-Centered Evaluation of Explainable AI Methods in Clinical Decision Support Systems
• Title（参考訳）: 臨床診断支援システムにおける説明可能なAI手法の人間中心評価に関する調査
• Authors: Alessandro Gambetti, Qiwei Han, Hong Shen, Claudia Soares,
• Abstract要約: 本稿では,臨床診断支援システムにおける説明可能なAI手法の人間中心評価について調査する。 本研究は、XAIの医療への統合における重要な課題を明らかにし、XAIの評価方法と利害関係者の臨床的ニーズを整合させる構造的枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.89954090414204
• License:
• Abstract: Explainable AI (XAI) has become a crucial component of Clinical Decision Support Systems (CDSS) to enhance transparency, trust, and clinical adoption. However, while many XAI methods have been proposed, their effectiveness in real-world medical settings remains underexplored. This paper provides a survey of human-centered evaluations of Explainable AI methods in Clinical Decision Support Systems. By categorizing existing works based on XAI methodologies, evaluation frameworks, and clinical adoption challenges, we offer a structured understanding of the landscape. Our findings reveal key challenges in the integration of XAI into healthcare workflows and propose a structured framework to align the evaluation methods of XAI with the clinical needs of stakeholders.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なAI(XAI)は、透明性、信頼、臨床導入を促進するために、臨床決定支援システム(CDSS)の重要な構成要素となっている。 しかし,多くのXAI手法が提案されているが,実際の医療環境におけるXAIの有効性は未解明のままである。 本稿では,臨床診断支援システムにおける説明可能なAI手法の人間中心評価について調査する。 XAI手法, 評価フレームワーク, 臨床応用課題に基づく既存の研究を分類することにより, 景観の構造化された理解を提供する。 本研究は、XAIを医療ワークフローに統合する上で重要な課題を明らかにし、XAIの評価方法と利害関係者の臨床的ニーズを整合させる構造的枠組みを提案する。

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