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摘要：人工智能 (AI) 是指能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统，例如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译。人工智能技术的例子有机器学习、神经网络和深度学习。人工智能可以应用于许多不同的领域，例如计量经济学、生物统计、电子商务和汽车行业。近年来，人工智能也进入了医疗保健领域，帮助医生做出更好的决策（“临床决策支持”）、在磁共振图像中定位肿瘤、阅读和分析放射科医生和病理学家撰写的报告等等。然而，人工智能有一个很大的风险：它可能被视为一个“黑匣子”，限制了人们对其可靠性的信任，这在一个决定可能关系到生死的领域是一个非常大的问题。因此，可解释人工智能 (XAI) 一词的发展势头越来越强劲。XAI 试图确保人类能够理解人工智能算法（以及由此产生的决策）。在本篇叙述性评论中，我们将介绍 XAI 中的一些核心概念，描述医疗保健领域 XAI 面临的一些挑战，并讨论它是否真的可以帮助医疗保健发展，例如通过增加理解和信任。最后，讨论了增加对 AI 信任的替代方案，以及 XAI 领域未来的研究可能性。
回顾可解释的人工智能 (XAI)：医疗保健领域的概念和挑战
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