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摘要。对于医学信息学家来说，评估基于人工智能的解决方案作为许多传统工具的有前途的替代方案的优缺点变得越来越重要。除了准确性和处理时间等定量标准外，医疗保健提供者通常对解决方案的定性解释感兴趣。可解释的人工智能提供了足够可解释的方法和工具，使不同的利益相关者能够定性地理解其解决方案。其主要目的是深入了解机器学习程序的黑箱机制。我们的目标是通过深入了解核心概念，即：可解释性、可解释性、理解、信任和信心，从医学信息学家的角度推进定性评估人工智能的问题。
黑箱人工智能与信任之间的紧张关系中的医疗信息学
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