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放射AI的可解釋性被認為對于臨床采用至關重要
2022-08-30 14:44:31
編輯：云宇誠
來源：
導讀 如果醫學AI算法表現良好，為什么要讓眾所周知的黑匣子破壞人們對它的信心?或者，如5月27日發表在《放射學：人工智能》上的一篇觀點文章中所...
如果醫學AI算法表現良好，為什么要讓眾所周知的黑匣子破壞人們對它的信心?
或者，如5月27日發表在《放射學：人工智能》上的一篇觀點文章中所問的那樣：“為什么我們不應該簡單地信任該模型而忽略為什么做出特定決定?”
當前的問題是可解釋性，即人的大腦可以理解AI算法結論背后的邏輯的程度。
賓夕法尼亞大學放射學系的Despina Kontos博士和Aimilia Gastounioti博士都是針對同一天在同一期刊上發表的發現而寫的，他們都認為這種可解釋性可能不是必不可少的，但無疑可以加快AI的發展。納入常規臨床實踐。
作者指出，對錯誤的決策或預測的一種可理解的解釋“可以幫助人們理解錯誤的原因，并為如何解決該錯誤提供指導。”
同時，對正確決策或預測的解釋“有助于驗證特定結論的邏輯，確保因果關系得到理解，并減輕了對混淆或偏見的潛在懷疑。”
無論哪種情況，“與“黑匣子”相比，放射科醫生和患者都更容易相信一個能夠解釋其決策(包括其失敗)的模型。”
Kontos和Gastounioti對同一天在同一期刊上發表的評論結果進行了評論。
由瑞士伯爾尼大學的毛里西奧·雷耶斯(Mauricio Reyes)和同事們提出的研究結果是從放射科醫生對當前主題的觀點中得出的，并包括以下三個基本要點：
放射人工智能(AI)系統通常具有許多計算層，這可能使人類難以解釋系統的輸出。
正在開發可解釋性方法，以便可以通過使用可視化，反例或語義來解釋AI系統。
通過增強其可解釋性，可以更好地驗證，信任并在放射醫學實踐中采用AI系統。
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