针对智能医疗保健系统的XAI启用DT的对抗性示例

科学领域:

• 智能医疗保健系统是一个智能系统.
• 数字双胞胎 (DT) 是一个数字双胞胎.
• 人工智能 (AI) 是一种人工智能.
• 机器学习 (ML) 是指机器学习.

背景情况:

• 智能医疗保健系统集成物联网,DT和AI,实现精确诊断和药物发现等进步.
• 数字双胞胎 (DT) 作为物理实体的数字复制品,对智能医疗保健至关重要.
• 人工智能/机器学习提供了好处,但也带来了安全漏洞和公平性问题等风险,可解释性 (XAI) 和可解释性 (IML) 是关键的挑战.

研究的目的:

• 提供关于智能医疗保健中XAI支持的DT安全性的研究概述.
• 探索针对支持XAI的DT系统的潜在对抗性攻击.
• 建议在医疗保健中提供安全可靠的XAI支持的DT框架.

主要方法:

• 关于医疗保健中的XAI和DT安全性的文献综述.
• 分析对抗性攻击向量对抗XAI-支持的DT.
• 为安全的XAI-DT设计制定框架.

主要成果:

• 确定了用于智能医疗保健的支持XAI的DT安全性的研究缺口.
• 描述了潜在的安全威胁和对抗性攻击.
• 提出了安全可靠的XAI-DT系统的基础框架.

结论:

• 支持XAI的DT的安全性对于AI在智能医疗保健中的广泛采用至关重要.
• 解决敌对攻击和确保可信度对于强大的XAI-DT系统至关重要.
• 拟议的框架为安全可靠的人工智能驱动的医疗保健解决方案提供了一条途径.