评估非成像数据的临床决策支持系统的解释性能:系统文献综述
Sneha Roychowdhury1, Vita Lanfranchi1, Suvodeep Mazumdar2
1School of Computer Science, University of Sheffield, United Kingdom.
在临床决策支持系统 (CDSS) 中,可解释性人工智能 (XAI) 是有希望的,但需要更好地以人为中心的评估. 技术准确性与用户需求的平衡对于医疗保健中的有效采用至关重要.
科学领域:
- 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 基于机器学习的临床决策支持系统 (CDSS) 在医疗保健中越来越多地使用.
- 可解释的人工智能 (XAI) 旨在提高这些系统的透明度和可解释性.
- 在CDSS中非成像数据应用是一个不断增长的研究领域.
研究的目的:
- 在基于ML的CDSS中使用非成像数据审查XAI的有效性.
- 评估XAI对解释质量,临床决策,用户信任和可用性的影响.
- 纳入临床医生和患者在医疗保健中采用XAI的观点.
主要方法:
- 对以方法和可用性为重点的研究进行系统审查.
- 搜索了主要的科学数据库 (科学网,Scopus,PubMed等). ) 的情况.
- 使用关键字组合,专注于XAI,CDSS,评估指标和用户研究.
主要成果:
- 自2023年以来,XAI的多学科医疗研究显著增加.
- 结合技术和以人为中心的指标的混合方法评估是常见的.
- 关键的XAI属性包括可信度,可解释性和透明度,但患者参与和解释可用性尚未得到充分探索.
结论:
- 以人为中心的评估框架平衡技术忠实性和可解释性对于XAI的采用至关重要.
- 未来的研究必须优先考虑以人为中心的AI/XAI框架和现实世界的评估.
- 多方利益相关者合作是加强CDSS,改善诊断和确保个性化护理的关键.
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