The role of explainability in AI-supported medical decision-making

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Abstrakt
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Gerdes, Anne. “The Role of Explainability in AI-Supported Medical Decision-Making”. Discover Artificial Intelligence, vol. 4, no. 1, 2024, https://doi.org/10.1007/s44163-024-00119-2.
Gerdes, A. (2024). The role of explainability in AI-supported medical decision-making. Discover Artificial Intelligence, 4(1). https://doi.org/10.1007/s44163-024-00119-2
Gerdes A. The role of explainability in AI-supported medical decision-making. Discover Artificial Intelligence. 2024;4(1).
Journalkategorien
Language and Literature
Philology
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Science
Mathematics
Instruments and machines
Electronic computers
Computer science
Beschreibung

Kann KI im Gesundheitswesen wirklich vertrauenswürdig sein? Dieser Artikel positioniert Erklärbarkeit als Schlüsselfaktor für ethisch fundierte medizinische Entscheidungen bei der Verwendung von KI und betont die Notwendigkeit, praktische Erklärungen mit einer gründlichen Validierung von KI-Entscheidungsunterstützungssystemen in realen klinischen Umgebungen in Einklang zu bringen. Die Studie konzentriert sich auf die Schnittstelle zwischen Patientenversorgung und KI-Implementierung. Sie definiert die Post-hoc-medizinische Erklärbarkeit als praktische, nicht erschöpfende Erklärungen, die eine gemeinsame Entscheidungsfindung zwischen Ärzten und Patienten in bestimmten klinischen Kontexten erleichtern. Die Forschung erkennt die inhärente Spannung zwischen dem Wettlauf um die Bereitstellung von KI und der Notwendigkeit einer umfassenden Validierung an. Die Studie argumentiert, dass die Kombination validierter KI-Systeme mit Post-hoc-Erklärungen die Erklärungsbedürfnisse von Ärzten und Patienten befriedigen kann. Dieser Ansatz kann dazu beitragen, ein retrospektiv analysiertes und prospektiv validiertes KI-System zu integrieren und letztendlich Transparenz und Vertrauen in KI-gestützte medizinische Entscheidungen zu fördern.

Dieser in Discover Artificial Intelligence veröffentlichte Artikel steht in perfektem Einklang mit dem Rahmen des Journals, indem er die ethischen Implikationen und praktischen Anwendungen von KI im Gesundheitswesen untersucht. Durch die Untersuchung der Rolle der Erklärbarkeit bei KI-gestützter medizinischer Entscheidungsfindung trägt er zum Fokus des Journals auf die Schnittstelle von KI und verschiedenen Bereichen bei.

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Referenzanalyse
Die Kategorie Science: Mathematics: Instruments and machines: Electronic computers. Computer science 7 ist die am häufigsten vertretene unter den Referenzen in diesem Artikel.Es umfasst hauptsächlich Studien von The Lancet Oncologyund AI Magazine.Die folgende Grafik veranschaulicht die Anzahl der referenzierten Veröffentlichungen pro Jahr.
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