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人工智能（AI）的摘要医学应用在为医疗专业人员和患者提供支持复杂任务时始终表现出色。尽管如此，如果为患者，医疗专业和监管机构提供了信任AI系统提供的结果的机制，则在涉及高级决定的敏感临床领域中使用这些应用可能会更加广泛。实现这一目标的关键问题是赋予具有值得信赖的AI（TAI）关键维度的AI系统，例如公平，透明度，鲁棒性或问责制，通常以广义和系统的方式在此上下文中不考虑它们。本文回顾了TAI领域的最新进展，包括TAI标准和准则。我们建议在TAI系统的设计，开发和部署中解决一些要求，并提出一种新型的机器学习管道，其中包含TAI要求作为嵌入式组件。此外，作为当前医学中当前AI系统如何考虑TAI观点的一个例子，该研究广泛回顾了近期的文献（2017- 2021年）对流行和高社会影响力疾病的AI系统：对阿尔茨海默氏病（AD）的诊断和进展检测。从AD域中最相关的AI系统进行了比较和讨论（例如机器学习，深度学习，合奏，时间序列和多模式多任务），从它们如何在设计中解决TAI的角度。强调了几个公开挑战，这可以被认为是证明AI系统在实际临床环境中罕见应用合理的主要原因之一。该研究提供了一个路线图来衡量AI系统的TAI状态并突出显示其局限性。此外，它提供了克服这些局限性并在医疗领域中构建基于医学信任的AI应用程序的主要准则。
阿尔茨海默氏病中值得信赖的人工智能
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