Główne pojęcia
AI models need to be interpretable for clinical adoption.
Streszczenie
深層学習の進展により、AIモデルは臨床医師を上回る性能を持つようになった。しかし、AI診断製品の臨床実践での普及は望ましい水準よりも低い。これは、AIモデルの「ブラックボックス」性質が一因である。医師たちはこれらのモデルを信頼しづらく、その透明性の欠如が臨床展開を妨げている。この課題に対処するために、ContrastDiagnosisという解釈可能な診断フレームワークが提案されている。このフレームワークは、コントラスト学習メカニズムを取り入れてケースベースの推論診断根拠を提供し、モデルの透明性を高め、同時に似た領域を強調することで事後解釈可能性も提供している。AUCが0.977で高い診断精度が達成されており、高い透明性と解釈可能性が維持されている。
Statystyki
AUC:0.977
Accuracy:98.0%
Recall:97.4%
Precision:90.5%
F1 Score:93.8%