XAI Renaissance: Redefining Interpretability in Medical Diagnostic Models

要約

機械学習モデルが医療診断にますます普及するにつれて、解釈可能性と透明性の必要性が最も重要になります。XAIルネッサンスは、医療診断モデルの解釈可能性を再定義することを目的とした、この分野の大きな転換を意味する。本論文では、医療診断モデルの解釈可能性に革命をもたらす、説明可能なAI（XAI）の領域における革新的なアプローチと方法論を探求するものである。XAIは、医療従事者が医療診断モデルを理解し、信頼し、正確で信頼できる医療診断のために効果的に活用できるようにするための技術であり、意思決定プロセスの根底にあるものに光を当てることによって、医療従事者に力を与えます。このレビューでは、医療診断のためのXAIにおける主要な進歩、および医療状況を変革し、最終的に患者の転帰を改善し、AI駆動の診断システムに対する信頼を醸成する可能性について紹介します。

要約(オリジナル)

As machine learning models become increasingly prevalent in medical diagnostics, the need for interpretability and transparency becomes paramount. The XAI Renaissance signifies a significant shift in the field, aiming to redefine the interpretability of medical diagnostic models. This paper explores the innovative approaches and methodologies within the realm of Explainable AI (XAI) that are revolutionizing the interpretability of medical diagnostic models. By shedding light on the underlying decision-making process, XAI techniques empower healthcare professionals to understand, trust, and effectively utilize these models for accurate and reliable medical diagnoses. This review highlights the key advancements in XAI for medical diagnostics and their potential to transform the healthcare landscape, ultimately improving patient outcomes and fostering trust in AI-driven diagnostic systems.

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arxiv.jp, DeepL