AI工具在X射线分析中提高了透明度
ITPCTRL-AI通过模仿放射科医生的凝视模式来改善X射线诊断，提供可解释的热图，从而提高对AI驱动的医学成像的透明度和信任。通过滤除无关紧要的数据并专注于关键诊断区域，该系统可确保更准确和可解释的结果。
来源:QudataAI工具在X射线分析中提高了透明度
一种新的人工智能系统ITPCTRL-AI有望通过提供可解释性和可控性来大大改善胸部X射线诊断，以应对医学成像中AI透明度的长期挑战。由阿肯色大学的研究人员与MD Anderson癌症中心合作开发，ITPCTRL-AI模型放射学家的凝视模式，以确保其决策过程与人类专业知识保持一致。
itpctrl-ai承诺将极大地改善胸部X射线诊断 itpctrl-ai模型放射科医生的凝视模式AI驱动的诊断工具在检测医学异常（例如肺部液体积累，心脏肿大和早期癌症迹象）方面表现出显着的准确性。但是，这些AI模型中的许多模型都充当“黑匣子”，这使医疗专业人员难以了解如何得出结论。
根据阿肯色大学计算机科学和计算机工程助理教授Ngan Le的说法，透明度对于采用AI的医学是至关重要的。勒说：“当人们理解AI决策背后的推理过程和局限性时，他们更有可能信任和接受这项技术。”
ITPCTRL-AI（用于可解释且可控制的人工智能的缩写）旨在通过复制放射科医生如何分析胸部X射线来弥合这一差距。与简单地预测诊断的常规AI系统不同，ITPCTRL-AI会产生凝视热图 - 放射科医生在检查期间关注的区域的视觉表示。这些热图为AI的决策过程提供了透明的看法，从而增强了信任和解释性。
iTPCTRL-AI并不是唯一可以提高医学成像透明度的AI驱动系统。在Qudata，我们还采用Grad-CAM（梯度加权类激活映射）来生成热图以进行乳房X线照片分析。
乳房X线照片分析