人工智能在眼科学中的可解释性:它是如何工作的,它在建立信任方面的作用,以及还需要解决的问题

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 人工智能的人工智能
• 医学诊断 医学诊断 医学诊断

背景情况:

• 人工智能 (AI) 算法越来越多地用于从视网膜图像中预测系统性疾病,这一领域被称为"眼科学".
• 眼科模型利用多种多样的,有时特征不佳的视网膜生物标志物,与传统的视网膜疾病有所不同.
• 临床医生需要对人工智能模型工作的透明解释来信任眼科预测,因此需要使用可解释人工智能 (iAI).

研究的目的:

• 检查用于眼科的关键可解释AI (iAI) 方法.
• 为临床医生解释当前iAI技术的功能和局限性.
• 讨论AI模型可解释性在眼科学中的潜在改进.

主要方法:

• 对内在和临时后iAI方法的审查.
• 分析类激活地图作为一种普遍的后期技术.
• 评估iAI方法在眼科AI模型中的适用性和局限性.

主要成果:

• 可解释AI (iAI) 对于理解眼科AI预测至关重要.
• 后 hoc 方法,特别是类激活地图,广泛使用,但对 oculomics 有局限性.
• 当前的iAI工具可能无法完全解决 oculomics 模型解释的复杂性.

结论:

• 临床医生需要可靠的iAI工具来验证眼科AI预测.
• 现有的iAI方法需要适应和新的方法来有效地应用眼膜学.
• 将当前的iAI技术与新策略相结合,可以提高眼科AI的可解释性和可信度.