До пояснюваного глибокого навчання в охороні здоров’я: матриці переходів і зрозумілі користувачеві ознаки
Frontiers in Artificial Intelligence, т. 7, стаття 1482141
Стислий огляд дослідження
Матриця переходу пов’язує результати глибокої мережі з клінічними ознаками, відібраними за настановами й експертними правилами. Експерименти з аритміями на ЕКГ та МРТ серця порівнюють пояснення з експертною розміткою. Узгодженість вимірюється окремо для двох наборів даних.
Бібліографічне посилання
Формат цитування для вашого видання чи організації звірте із записом у видавця.
Oleksander Barmak, Iurii Krak, Sergiy Yakovlev, Eduard Manziuk, Pavlo Radiuk, Vladislav Kuznetsov. "Toward Explainable Deep Learning in Healthcare through Transition Matrix and User-Friendly Features". Frontiers in Artificial Intelligence, Vol. 7, Article 1482141, 2024. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1482141
Перевірте метод на вашій задачі.
Опишіть рішення, яке має підтримувати ваша система, та дані, з якими вона працює. Оцінимо придатність методу, визначимо обсяг прототипу й погодимо, як перевірити якість, час відповіді та вартість його роботи.