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摘要 — 尽管有大量经过同行评审的论文展示了基于人工智能 (AI) 的新型解决方案，以应对疫情期间的 COVID-19 挑战，但很少有论文对临床产生重大影响。由于模型透明度不足，人工智能在 COVID-19 疫情期间的影响受到极大限制。本系统评价研究了可解释人工智能 (XAI) 在疫情期间的使用情况，以及它的使用如何克服现实世界成功的障碍。我们发现成功使用 XAI 可以提高模型性能，赢得最终用户的信任，并提供影响用户决策所需的价值。我们向读者介绍常见的 XAI 技术、它们的实用性及其应用的具体示例。还讨论了对 XAI 结果的评估，这是最大化基于 AI 的临床决策支持系统价值的重要步骤。我们阐述了 XAI 的经典、现代和潜在的未来趋势，以阐明新型 XAI 技术的发展。最后，我们根据最近的出版物提供了实验设计过程中的建议清单。我们还通过潜在解决方案的具体示例解决了实施 AI 解决方案过程中的常见挑战。我们希望这篇评论可以作为指导，以改善未来基于 AI 的解决方案的临床影响。
可解释的人工智能方法在打击...
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