Jul, 2023

可解释人工智能（XAI）在年龄预测中的应用：一项系统综述

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TL;DReXplainable Artificial Intelligence (XAI) is applied to age prediction tasks in medical research, providing explanations for predictions and biomarkers of aging and age-related diseases, demonstrating the benefits of XAI in medical applications.
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发现论文，激发创造
  • 可解释人工智能：系统综述

    这篇论文从四个主要聚类方向：综述文章、理论和概念、方法及其评估，总结了可解释人工智能领域的最新技术水平并提出了未来研究方向。

    May, 2020

  • 可解释的人工智能在医疗保健中的简要回顾

    本文系统地评估了透明度和可解释性在医疗保健领域中的重要性和相关的机器学习模型。通过六种不同的方法探讨了 XAI 的各个方面和挑战，并探明了其在解决医疗保健领域中存在的问题方面所起到的重要作用。

    Apr, 2023

  • 医疗领域中的可解释人工智能应用：系统综述

    近年来，医疗人工智能领域已取得显著进展，但面临着建立用户信任、符合法规和合乎道德使用数据等挑战。这篇论文针对代表性样本中的 198 篇文章对医疗决策支持的可解释人工智能解决方案进行了文献综述，发现大多数解决方案采用了模型无关的可解释人工智能技术，深度学习模型被广泛应用，用户界面的可视化和交互更有助于理解解释和系统推荐。在医疗和人工智能专家之间加强合作，以指导可解释人工智能解决方案在医学领域的设计、实施和评估，仍需要开展更多的研究。

    Aug, 2023

  • 基于深度学习的医学图像分析中的可解释人工智能（XAI）

    本文调查了可解释人工智能 (XAI) 在基于深度学习的医学图像分析中的应用，提出了一个 XAI 标准框架来分类这些基于深度学习的方法，根据解释方法和解释结构将应用于医学图像分析中的 XAI 技术进行了分类，并按解剖位置进行了整理，并给出了未来在医学图像分析中 XAI 的机会的展望。

    Jul, 2021

  • 医学图像中的可解释人工智能：一项调查

    本研究旨在分析 XAI 在医学诊断研究中应用的最新研究，对多种不同疾病（如癌症和 COVID-19）的机器学习结果进行解释，以实现想要的评估。

    May, 2023

  • 年龄预测模型可解释性面临的挑战：两种模态的案例研究

    本文介绍了一种使用可解释人工智能（XAI）进行年龄预测的方法，重点关注了 EEG 信号和肺 X 光两种特定的模态。我们分享了年龄预测的预测模型，以促进对这些模态的模型进行解释的新技术的研究。

    Mar, 2023

  • 可解释人工智能（XAI）综述：面向医疗 XAI

    这篇论文概述了解释机器学习算法决策的不同方法，并将它们应用到医学研究中，以提高医生对这些算法的信任度。

    Jul, 2019

  • 可解释人工智能 (XAI) 中的机遇与挑战：一份调查

    本文介绍了深度学习中可解释人工智能技术（XAI），提出了技术分类法并介绍了方法学、范畴和应用层次等主要原则，旨在建立可信、可解释和自说明的深度学习模型。此外，通过八种不同的可解释人工智能算法对图像数据进行了评估，讨论了这种方法的局限性，并提出了未来改进的潜在方向。

    Jun, 2020

  • 医疗保健可解释人工智能综述：为什么、如何和何时？

    本研究系统分析了解释性人工智能（XAI），重点考虑目前在医疗领域中使用的模型。研究分析了 XAI 的流行趋势，并介绍了研究的主要方向。此工作的讨论将有助于规范 XAI 领域。

    Apr, 2023

  • 可解释的人工智能在临床和远程健康应用中的应用：关于表格和时间序列数据的调查

    本文综述了过去 5 年来的文献，阐述了对于健康领域中最适合在表格和时间序列数据中使用的 XAI 方法，旨在提供有效的解释方案给终端用户，强调临床验证、一致性评估、客观和标准化质量评估以及以人为中心的质量评估，同时指出现有方法的局限性以及领域的主要研究挑战。

    Sep, 2022