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洞見 - Explainable AI in Computational Pathology
可解釋性人工智慧揭示計算病理學模型的局限性和組織生物標記
HIPPO，一種新的可解釋性人工智慧框架，通過量化組織區域對模型預測的影響，揭示了深度學習模型在計算病理學中的局限性和潛在偏差，優於傳統的注意力機制，並促進更可靠的診斷和預後工具的發展。
설명 가능한 AI를 이용한 계산 병리학: 모델 한계 및 조직 바이오마커 식별
HIPPO는 AI 모델의 예측에 특정 조직 영역이 미치는 영향을 정량적으로 평가하여 계산 병리학에서 ABMIL 모델의 신뢰도를 높이고 의사 결정 과정에 대한 심층적인 이해를 제공하는 설명 가능한 AI 프레임워크입니다.
説明可能なAIを用いた計算病理学による、モデルの限界と組織バイオマーカーの特定
計算病理学における説明可能なAIフレームワーク「HIPPO」は、組織領域を系統的に変更することで画像の反事実例を生成し、モデルの意思決定プロセスを明らかにすることで、モデルの信頼性と臨床応用を促進します。
HIPPO: An Explainable AI Framework for Enhancing Trust and Interpretability in Computational Pathology Models
HIPPO, a novel explainable AI framework, enhances the transparency and reliability of deep learning models in computational pathology by systematically modifying tissue regions to generate image counterfactuals, enabling quantitative hypothesis testing, bias detection, and model evaluation beyond traditional performance metrics.
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