改进医疗保健专业人员入职培训：AI与XAI在人机协作决策中的应用

2024-6-13

改进医疗保健专业人员入职培训：AI与XAI在人机协作决策中的应用 Improving Healthcare Professionals’ Onboarding with AI: AI and XAI for Trustworthy Human-AI Collaborative Decision-Making

页面：29,作者/机构:N/A

简介:这份报告深入探讨了如何利用人工智能（AI）和可解释人工智能（XAI）来提升医疗保健领域专业人士的入职培训，旨在实现更为信赖的人机协作决策。报告首先指出了AI在医疗领域的巨大潜力，以及医护人员对AI系统缺乏透明度和可解释性的担忧。为了解决这个问题，报告提出了一系列XAI技术，包括特征重要性解释、反事实解释和基于原型/示例的解释，用于阐释AI模型的决策过程，增强医护人员对AI的理解和信任。

报告重点

XAI技术的应用能够有效提高医护人员对AI系统的信任度。通过特征重要性解释、反事实解释和基于原型/示例的解释等方法，XAI能够将AI模型的决策过程透明化，使医护人员更容易理解AI是如何得出结论的，从而增加他们对AI的信心。
有效的AI入职培训需要结合理论知识和实践经验。仅仅提供AI和XAI的基本概念和工作原理是不够的，医护人员需要通过实际操作AI系统，观察其在不同情况下的表现，才能真正理解和信任AI。
设计清晰简洁的AI解释至关重要。AI解释应该根据目标用户的专业知识水平、认知能力和任务要求进行定制，使用通俗易懂的语言，避免技术术语。视觉辅助工具，如图表、图形和自然语言解释，可以提高解释的易懂性。
AI系统性能指标的局限性。传统的AI系统评估指标，如准确率，无法全面反映其在实际应用中的价值。医护人员不仅关注决策结果，更关心决策过程及其原因。因此，AI系统的性能指标需要更加全面，并能够反映出其决策过程的透明度和可解释性。
用户目标与系统目标的一致性。医护人员的工作目标复杂多变，AI系统的设计和目标必须与医护人员的实际需求和工作流程紧密对齐，才能确保其有效性和可信度。

参考图示

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作者：AIbaogao

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