Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Hướng tới việc sử dụng bản đồ nổi bật để giải thích các điện tâm đồ chất lượng thấp cho người dùng cuối
Created by
Haebom
Tác giả
Ana Lucic, Sheeraz Ahmad, Amanda Furtado Brinhosa, Vera Liao, Himani Agrawal, Umang Bhatt, Krishnaram Kenthapadi, Alice Xiang, Maarten de Rijke, Nicholas Drabowski
Phác thảo
Bài báo này trình bày một nghiên cứu về việc phát triển một hệ thống AI để đánh dấu và chú thích hình ảnh y tế chất lượng thấp theo thời gian thực trong môi trường y tế từ xa tại Portal Telemedicina, một tổ chức chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số của Brazil. Cụ thể, chúng tôi báo cáo (i) việc phát triển một hệ thống AI để đánh dấu và chú thích hình ảnh y tế chất lượng thấp theo thời gian thực, (ii) một nghiên cứu phỏng vấn để tìm hiểu nhu cầu giải thích của người dùng hệ thống AI, và (iii) thiết kế một nghiên cứu người dùng theo chiều dọc để xem xét tác động của việc đưa giải thích vào quy trình làm việc của kỹ thuật viên. Nghiên cứu này dự kiến sẽ là nghiên cứu theo chiều dọc đầu tiên đánh giá hiệu quả của các phương pháp XAI đối với người dùng (bên liên quan) của các hệ thống AI không có chuyên môn về AI.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Phát triển và ứng dụng hệ thống AI có thể giảm nhu cầu kiểm tra lại do hình ảnh y tế chất lượng thấp trong môi trường y tế từ xa.
◦
Trình bày phương pháp thiết kế và đánh giá cho các hệ thống XAI (AI có thể giải thích) xem xét đến nhu cầu của người dùng hệ thống AI (không phải chuyên gia).
◦
Trình bày thiết kế nghiên cứu nhằm đánh giá tác động lâu dài của phương pháp XAI đối với quy trình làm việc của người dùng thực tế.
•
Limitations:
◦
ĐâY là một nghiên cứu đang được tiến hành và chưa thể đưa ra kết luận cuối cùng về hiệu quả hoặc tác động thực tế của nó.
◦
Chúng tôi đang yêu cầu phản hồi và đề xuất về thiết kế nghiên cứu và việc xác minh tính đầy đủ và độ tin cậy của nghiên cứu là cần thiết.
◦
Vì kết quả nghiên cứu chỉ giới hạn trong môi trường của một tổ chức chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số cụ thể nên khả năng khái quát hóa sang các môi trường khác có thể bị hạn chế.
