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医疗保健领域人工智能的可解释性
摘要背景：在人工智能 (AI) 应用于医疗保健领域时，可解释性是最受争议的话题之一。尽管人工智能驱动的系统已被证明在某些分析任务中表现优于人类，但缺乏可解释性仍然引发批评。然而，可解释性不是一个纯粹的技术问题，相反，它引发了一系列需要彻底探索的医学、法律、伦理和社会问题。本文对可解释性在医学人工智能中的作用进行了全面评估，并对可解释性对于将人工智能驱动的工具应用于临床实践的意义进行了伦理评估。方法：以基于人工智能的临床决策支持系统为例，我们采用多学科方法从技术、法律、医学和患者的角度分析了可解释性对医学人工智能的相关性。基于这一概念分析的结果，我们随后进行了伦理评估，使用 Beauchamp 和 Childress 的“生物医学伦理原则”（自主、仁慈、不伤害和正义）作为分析框架，以确定医疗 AI 中可解释性的必要性。结果：每个领域都强调了一组不同的核心考虑因素和价值观，这些因素与理解可解释性在临床实践中的作用有关。从技术角度来看，可解释性必须从如何实现和从发展角度来看有什么好处两个方面来考虑。从法律角度来看，我们将知情同意、医疗器械认证和批准以及责任确定为可解释性的核心接触点。医学和患者的观点都强调了考虑人类行为者和医疗 AI 之间相互作用的重要性。我们得出的结论是，在临床决策支持系统中忽略可解释性会对医学的核心伦理价值观构成威胁，并可能对个人和公共健康产生不利影响。结论：为了确保医疗 AI 兑现其承诺，需要让开发人员、医疗保健专业人员和立法者意识到医疗 AI 中不透明算法的挑战和局限性，并促进多学科合作。关键词：人工智能、机器学习、可解释性、可解释性、临床决策支持
将糖尿病与血栓形成风险增加的分子机制
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
第 1150 条 对指挥系统之外的上级提出不法行为的投诉
我可以针对哪些事项提出第 1150 条投诉？首先，按照请求程序解决您的投诉。如果您无法解决问题，您可以考虑向上级提出 1150 条投诉。报告应明确指出投诉针对的上级、投诉的错误以及希望获得的补救。
可解释的脑时代预测的原型学习
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测，但是这些预测主要是为分类任务而设计的，尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此，在这项工作中，我们介绍了专家：专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值，我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异，并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的，其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此，这提供了一个基于示例的解释，并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型：成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能，同时洞悉模型的推理过程。
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
耶鲁大学/GRA ACC模型：可用于自然的新独特工具；解释器
科学家用来解释生态系统中捕获和存储的碳量的数学工具很少考虑动物的影响。这源于这样的假设：由于动物比生态系统中的植物和微生物要稀有得多，因此它们的潜在影响应该是最小的。然而，现场研究已经开始表明，这种假设可能不是准确的，如2023年3月下旬的《自然气候变化》杂志发表的《自然气候变化可以扩大自然气候解决方案》中所示。这导致了一个新的询问领域，称为碳循环（ACC）。
加拿大 eXp 说明 - 更新于 2024 年 12 月 2 日
eXp Luxury 将是一个由 eXp 代理商组成的全球网络，他们可随时为世界各地的客户提供优质服务。该计划结合了定制营销能力和资产，包括奢侈品认证课程和培训、策划和活动，以及与经验丰富的 eXp Luxury 代理商委员会的独家接触。
对能源投诉的独立调查...
Energy & Palma SA 是 HOLDING LA FABRIL SA 的子公司（以下简称“被告”），是 RSPO 成员，有义务遵守其所有关键文件。2023 年 1 月 9 日，一个由其律师代表并得到当地非政府组织支持的社区（“投诉人”）对被告提起了投诉，指控如下：-