透過敘事式可解釋人工智慧 (Storytelling XAI) 提升醫療保健領域的人工智慧準備度

核心概念

本研究提出一個敘事式可解釋人工智慧 (Storytelling XAI) 架構，透過結合多任務知識蒸餾和可解釋性技術，為醫療保健專業人員提供以概念為基礎、易於理解的人工智慧模型決策過程解釋。

摘要

論文資訊

Dubey, A., Yang, Z., & Hattab, G. (2024). AI Readiness in Healthcare through Storytelling XAI. EXPLIMED - First Workshop on Explainable Artificial Intelligence for the medical domain - 19-20 October 2024, Santiago de Compostela, Spain. arXiv preprint arXiv:2410.18725v1.

研究目標

本研究旨在開發一個敘事式可解釋人工智慧 (Storytelling XAI) 架構，以解決醫療保健領域中，人工智慧模型決策過程缺乏透明度和可解釋性的問題，從而提升醫療專業人員對人工智慧系統的信任度和接受度。

研究方法

本研究採用知識蒸餾方法，將三個分別訓練用於異常檢測與定位、報告生成和肺部影像分割的深度神經網路模型的知識，轉移到一個較淺層的神經網路模型中。這個淺層模型包含不同的預測頭，可以同時執行多項任務。研究中使用了三個不同的資料集，分別用於訓練不同的任務。最後，研究結合模型無關 (model-agnostic) 和模型特定 (model-specific) 的可解釋性技術，例如 LIME、GradCAM 和注意力視覺化等，來解釋模型的預測結果。

主要發現

研究結果顯示，透過知識蒸餾，淺層神經網路模型可以成功學習到複雜深度神經網路模型的知識，並在多項任務上取得良好的效能。此外，結合多項任務可以提升對預測結果的整體理解，而報告生成任務則可以作為其他任務的文字說明。

主要結論

本研究提出的 Storytelling XAI 架構，能夠為醫療保健專業人員提供以概念為基礎、易於理解的人工智慧模型決策過程解釋，從而提升他們對人工智慧系統的信任度和接受度。此外，這個架構還可以應用於其他領域，前提是有足夠的資料集可用。

研究意義

本研究為可解釋人工智慧在醫療保健領域的應用提供了一個新的方向，並為開發更透明、更易於理解的人工智慧系統奠定了基礎。

研究限制與未來方向

目前，該架構缺乏使用者與 XAI 結果互動的功能，未來可以開發一個整合注意力圖、LIME、SHAP 和 GradCAM 視覺化技術的使用者介面來解決這個問題。此外，未來還可以擴展此架構以支援多模態資料，例如文字和影像的組合，並探索更多可解釋性技術的整合。

統計資料

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

AI Readiness in Healthcare through Storytelling XAI

by Akshat Dubey... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18725.pdf

深入探究

醫療保健領域以外，還有哪些領域可以應用 Storytelling XAI 來提升人們對人工智慧的信任度？

Storytelling XAI 在醫療保健以外的許多領域都具有巨大的潛力，特別是那些需要建立信任和透明度，同時也面臨著人類專業知識和經驗與 AI 決策整合的領域。以下是一些例子：

金融業： 在信用評分、貸款審批、詐欺偵測等方面，Storytelling XAI 可以用來向客戶解釋 AI 模型為何做出特定決策，例如拒絕貸款申請或標記可疑交易。通過將複雜的模型決策轉化為易於理解的敘述，可以減少客戶的疑慮，並增加他們對 AI 系統的信任。
法律領域： Storytelling XAI 可以協助律師和法官理解 AI 模型如何分析法律文件、預測訴訟結果或提供法律建議。通過提供透明且易於理解的解釋，Storytelling XAI 可以幫助法律專業人員評估 AI 模型的可靠性，並將其作為輔助工具，而不是取代他們的專業判斷。
自動駕駛： Storytelling XAI 可以用來向乘客和監管機構解釋自動駕駛汽車的決策過程，例如為何選擇特定路線或在特定情況下採取特定行動。通過提供清晰且引人入勝的敘述，Storytelling XAI 可以幫助人們理解自動駕駛汽車的決策邏輯，並建立對其安全性和可靠性的信心。
人力資源： 在招聘過程中，Storytelling XAI 可以用來向求職者解釋 AI 模型為何推薦特定職位或篩選掉他們的履歷。通過提供透明且易於理解的解釋，Storytelling XAI 可以減少求職者對 AI 偏見的擔憂，並提高招聘流程的公平性和透明度。
總之，Storytelling XAI 對於任何需要建立信任和透明度的 AI 應用都非常有價值。通過將複雜的模型決策轉化為引人入勝且易於理解的敘述，Storytelling XAI 可以幫助人們理解 AI 模型的決策邏輯，並建立對其可靠性和安全性的信心。

如果 Storytelling XAI 無法提供與醫療專業人員的直覺或經驗相符的解釋，他們是否還會信任並採用人工智慧系統？

如果 Storytelling XAI 無法提供與醫療專業人員的直覺或經驗相符的解釋，他們很可能 不會完全信任並採用人工智慧系統。
以下是一些原因：

醫療決策的複雜性： 醫療診斷和治療決策通常基於多種因素，包括病患病史、臨床症狀、實驗室檢查結果和醫生的經驗判斷。如果 Storytelling XAI 無法捕捉到這些因素之間的複雜相互作用，或者提供的解釋過於簡化或不完整，醫生就很難信任 AI 系統的建議。
責任歸屬問題： 在醫療保健領域，醫生需要對他們的決策負責。如果 Storytelling XAI 無法提供令人信服的解釋，醫生就難以將 AI 系統的建議納入他們的決策過程中，因為他們無法向病患或其他醫療專業人員解釋這些建議背後的理由。
對 AI 偏見的擔憂： 如果 Storytelling XAI 提供的解釋與醫生的經驗相矛盾，可能會加劇人們對 AI 偏見的擔憂。醫生可能會擔心 AI 系統的訓練數據存在偏差，導致其做出不準確或不公平的決策。
為了克服這些挑戰，Storytelling XAI 系統需要：

提供更深入、更全面的解釋： Storytelling XAI 不應僅僅提供 AI 模型決策的表面原因，還應深入挖掘模型的推理過程，並以醫生能夠理解和評估的方式呈現出來。
允許醫生進行互動和探索： Storytelling XAI 應允許醫生提出問題、探索不同的情境，並測試 AI 模型在不同條件下的反應。這種互動性可以幫助醫生更好地理解 AI 模型的優缺點，並建立對其的信任。
持續學習和改進： Storytelling XAI 系統應不斷從新的數據和醫生的反饋中學習，以提高其解釋的準確性和完整性。
總之，Storytelling XAI 要想在醫療保健領域獲得廣泛應用，就必須提供與醫生的專業知識和經驗相符的解釋。通過提供更深入、更全面、更具互動性的解釋，Storytelling XAI 可以幫助醫生建立對 AI 系統的信任，並將其作為輔助工具，以提高醫療保健的品質和效率。

我們如何設計出能夠適應不同文化背景和語言習慣的 Storytelling XAI 系統，以確保其在全球範圍內的有效性？

設計能夠適應不同文化背景和語言習慣的 Storytelling XAI 系統，需要考慮以下幾個關鍵方面：
1. 語言本地化：

翻譯： 將系統界面、說明文字和敘述內容翻譯成目標用户的語言，確保準確性和自然流暢。
文化適應： 在翻譯過程中，要考慮到不同文化背景下，人們對相同概念的理解可能存在差異，例如顏色、圖像、比喻等。
語言風格： 不同文化背景下，人們的語言風格也可能有所不同，例如正式程度、幽默感等。
2. 敘事方式的文化適應：

故事結構： 不同文化背景下，人們習慣的故事結構可能有所不同。例如，西方文化偏好線性敘事，而東方文化則更能接受循環敘事。
人物塑造： 不同文化背景下，人們對英雄、反派等人物形象的理解可能存在差異。
價值觀體現： Storytelling XAI 的敘述內容應避免冒犯或貶低特定文化或群體的價值觀。
3. 使用者介面設計：

圖像和符號： 使用跨文化通用的圖像和符號，避免使用具有文化特定性的圖像。
顏色選擇： 不同文化背景下，人們對顏色的理解和情感聯想可能存在差異。
排版佈局： 考慮到不同語言的閱讀方向和習慣，例如從左到右或從右到左。
4. 資料收集和模型訓練：

多元化數據： 收集來自不同文化背景和語言的數據，以訓練更具包容性的 AI 模型。
文化敏感性標註： 在數據標註過程中，要考慮到文化差異，避免引入文化偏見。
5. 持續評估和改進：

跨文化評估： 邀請來自不同文化背景的用户參與系統評估，收集反饋並進行改進。
文化敏感性培訓： 對開發團隊進行文化敏感性培訓，提高他們對文化差異的認識。
通過以上措施，我們可以設計出更具包容性和全球適應性的 Storytelling XAI 系統，讓來自不同文化背景的用户都能夠理解和信任 AI 技術。