핵심 개념
可解釋人工智能(XAI)不僅提供更大的透明度,而且有潛力大幅改善患者護理。
초록
本文通過對各種數據庫的搜索,對分析可解釋人工智能(XAI)方法的應用進行了詳細分析,重點關注帕金森病、中風、抑鬱症、癌症、心臟病和阿爾茨海默病等慢性疾病。文獻搜索發現,在醫療保健領域有9種趨勢XAI算法,並強調了每種算法的優缺點。因此,本文最後對XAI在人類健康監測中的挑戰和未來研究機會進行了批判性評估。
통계
人工智能在過去幾年中不僅顯著影響了醫療保健,而且還徹底改變了我們監測和管理人類健康的方式。
人工智能在健康監測和管理大量數據(如患者病歷和實時生物指標)方面至關重要,這對於創建疾病進展的預測模型、個性化治療計劃和增強遠程患者監測系統至關重要。
人工智能已經成為醫療保健不可或缺的一部分,尤其是在機器學習(ML)、深度學習(DL)和卷積神經網絡(CNN)方面的進步。
인용구
"可解釋人工智能(XAI)的主要目標是使人工智能系統的操作和決策過程對人類用戶透明、可理解和可解釋。"
"XAI的發展與早期人工智能模型的局限性密切相關。隨著人工智能系統變得越來越複雜,特別是隨著深度學習和神經網絡的興起,它們的決策過程變得更難理解。"
"XAI的出現代表了人工智能在整個社會結構和過程中得到有效整合的一個基本轉變,它承認人工智能系統需要健壯、高效、透明和可理解。"