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人工智慧在醫療保健領域引起了極大的興趣，許多醫院和衛生系統已經應用了該技術（通常是在管理方面）並取得了巨大的成功。
但如果不解決人們對模型缺陷和可解釋性日益增長的擔憂，人工智能在醫療保健領域（尤其是臨床方面）的成功就不可能實現。
在決策可能意味著生死攸關的領域，能夠理解並信任人工智能決策超出了技術需求—— 這是道德必須的。
Neeraj Mainkar 是 Proprio 公司軟體工程和先進技術副總裁，該公司為外科醫生開發沉浸式工具。 醫療保健IT新聞採訪了他，討論了人工智能的可解釋性以及病人安全和信任、錯誤識別、監管合規性和易標準的需求。
Q：人工智能領域的可解釋性意味著什麼？
一個。 可解釋性是指理解並清晰的思維導圖人工智能模型如何做出特定決策的能力。
然而，當我們進入由許多層和複雜的神經網路路組成的複雜深度學習模型領域時，理解決策過程的挑戰變得更加困難。
深度學習模型需要大量的參數和複雜的架構，因此幾乎不可能直接追蹤其決策路徑。
當預測與預期不符時，由於模型的複雜性，很難找出這種差異的致命原因。
不為 複雜的人工智能係統帶來了巨大的挑戰，特別是在醫療保健等領域，了解決策背後的基本原理至關重要。成長可解釋的人工智能旨在使人工智能模型更加可解釋和透明，確保其決策過程可以被理解和信任。
Q：人工智能可解釋性的技術和倫理影響是什麼？
一個。 努力實現可解釋性需要考慮技術和倫理方面的意義。調試和改進算法。
從倫理上來講，可解釋性有助於識別人工智能模型中的偏見，促進治療的公平性，消除對較小、明顯較低群體的歧視。出決策，同時保護敏感資訊，符合HIPAA。
Q：請討論與可解釋性相關的錯誤識別。
一個。 可解釋性是人工智慧係統中有效識別和修正錯誤的組成部分。
貫穿追蹤決策路徑，我們可以確定模型可能在哪裡出錯，從而使我們能夠了解錯誤預測背後的「原因」。
持續改進AI模型 很大程度上取決於對他們失敗的理解。
問：請詳細說明有關可解釋性的監管合規性。
一個。 醫療保健是一個受到嚴格監管的行業，人工智能係統必須滿足嚴格的標準和指南，以確保安全、有效和合乎道德的使用。要求，包括：
- 透明度。 可解釋性確保人工智慧所做的每一個決定都可以回顧和理解。
- 驗證。 可解釋的人工智能有助於證明模型已經過徹底的測試和驗證，可以在不同的場景中按預期執行。
- 偏差分佈。 可解釋性允許識別和減弱有偏見的決策模式，確保模型不會公平地使任何特定群體處於不利地位。
隨著人工智能的不斷發展，對可解釋性的強調將繼續成為監管框架的關鍵方面，以確保這些先進技術在醫療保健中得到收穫和有效的使用。
問：關於可解釋性，道德標準在哪裡？
一個。 道德標準在決策的人工智能係統的開發和部署中發揮基礎作用，特別是在醫療保健等敏感和高風險領域。負責任地運行，符合醫療保健的核心道德原則。
收穫的人工智慧 意指在道德界線內運作。 、維護HIPAA等監管要求並鼓勵大眾對人工智慧系統的信任。
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醫療保健IT新聞是HIMSS媒體書籍。
