A review of Explainable Artificial Intelligence in healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Explainable Artificial Intelligence (XAI) encompasses the strategies and methodologies used in constructing AI systems that enable end-users to comprehend and interpret the outputs and predictions made by AI models. The increasing deployment of opaque AI applications in high-stakes fields, particularly healthcare, has amplified the need for clarity and explainability. This stems from the potential high-impact consequences of erroneous AI predictions in such critical sectors. The effective integration of AI models in healthcare hinges on the capacity of these models to be both explainable and interpretable. Gaining the trust of healthcare professionals necessitates AI applications to be transparent about their decision-making processes and underlying logic. Our paper conducts a systematic review of the various facets and challenges of XAI within the healthcare realm. It aims to dissect a range of XAI methodologies and their applications in healthcare, categorizing them into six distinct groups: feature-oriented methods, global methods, concept models, surrogate models, local pixel-based methods, and human-centric approaches. Specifically, this study focuses on the significance of XAI in addressing healthcare-related challenges, underscoring its vital role in safety-critical scenarios. Our objective is to provide an exhaustive exploration of XAI's applications in healthcare, alongside an analysis of relevant experimental outcomes, thereby fostering a holistic understanding of XAI's role and potential in this critical domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».