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摘要：这项研究研究了在可解释的AI（XAI）中使用生物启发的技术来预测阿尔茨海默氏病（AD）。阿尔茨海默氏病是一种神经系统疾病，使早期发现变得困难。使用生物学功能的生物启发的算法的使用提高了人工智能模型的预测精度。主要目标是建立一个可以开放且易于访问的AI系统，以便研究人员和医生可以了解其中的决策过程。该研究利用了多种生物启发的算法，包括受生物系统影响的群智能，神经网络和遗传算法。这些方法有助于特征选择，模型参数优化以及改善AI系统的可预测性。除了准确预测疾病外，该研究还强调了为了在医疗专业人员之间建立接受和信心的原因，这是多么重要。通过生物启发的方法和可解释的AI的结合来增强阿尔茨海默氏病检测技术，可能会导致更好的患者结果和早期治疗。
在可解释的AI中以生物启发的技术用于增强...
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