要約
【タイトル】
医療分野における説明可能人工知能の調査:なぜ、どのように、いつ?
【要約】
・人工知能(AI)モデルが医療分野で利用されるようになっているが、これらのモデルが出力する決定の説明可能性について懸念が出ている。
・本論文では、説明可能人工知能(XAI)に焦点を当て、医療分野で現在使用されているモデルを中心に系統的な分析を行う。
・文献検索は、関連する作業のPRISMA規格に従って、2012年1月1日から2022年2月2日までに発表されたものを対象に行った。
・レビューでは、XAIの既存のトレンドを分析し、研究がどのような方向に向かっているかを明らかにしている。
・なぜ、どのように、いつにおいてこれらのXAIモデルが使用されるのか、その影響について調査する。
・XAIの手法を総合的に分析し、医療分野のAIモデルを説明することによって信頼性の高いAIを導出する方法について説明する。
・この作業の議論は、XAI分野の形式化に貢献する。
要約(オリジナル)
Artificial intelligence (AI) models are increasingly finding applications in the field of medicine. Concerns have been raised about the explainability of the decisions that are made by these AI models. In this article, we give a systematic analysis of explainable artificial intelligence (XAI), with a primary focus on models that are currently being used in the field of healthcare. The literature search is conducted following the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA) standards for relevant work published from 1 January 2012 to 02 February 2022. The review analyzes the prevailing trends in XAI and lays out the major directions in which research is headed. We investigate the why, how, and when of the uses of these XAI models and their implications. We present a comprehensive examination of XAI methodologies as well as an explanation of how a trustworthy AI can be derived from describing AI models for healthcare fields. The discussion of this work will contribute to the formalization of the XAI field.
arxiv情報
著者 | Subrato Bharati,M. Rubaiyat Hossain Mondal,Prajoy Podder |
発行日 | 2023-04-10 17:40:21+00:00 |
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提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI