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講演抄録/キーワード
講演名 2022-01-18 11:15
[招待講演]AIによる信頼できる医療画像診断に向けて
佐久間 淳筑波大/理研
抄録 (和) 深層画像認識モデルを用いた医療画像診断において、説明可能性は必要とされる重要な要素の一つである。講演では、説明可能モデルの例として、画素帰属による説明、見本による説明、自然言語による説明、コンセプトによる説明、反事実による説明等の特徴を説明し、どのようなステークホルダーがどのような目的で説明を求めるのか、という観点から、必要とされる説明可能AIの技術について概観する。 
(英) Explainability is one of the key elements required in medical image diagnosis using deep image recognition models. In this talk, the characteristics of explainable AI models, such as pixel attribution, explanation by prototypes, natural language explanation, conceptual explanation, and counterfactual explanation, have been introduced. Then, provide an overview of the necessary technologies for explainable AI from the perspective of which stakeholders will seek explanations and for which purposes.
キーワード (和) 医療画像診断 / 説明可能モデル / 人工知能 / 説明可能性 / / / /  
(英) medical image diagnosis / explaniable model / AI / explainability / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2022-01-17 - 2022-01-18 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 機械学習一般 
テーマ(英) Machine Learning, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2022-01-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) AIによる信頼できる医療画像診断に向けて 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) TBA 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 医療画像診断 / medical image diagnosis  
キーワード(2)(和/英) 説明可能モデル / explaniable model  
キーワード(3)(和/英) 人工知能 / AI  
キーワード(4)(和/英) 説明可能性 / explainability  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐久間 淳 / Jun Sakuma / サクマ ジュン
第1著者 所属(和/英) 筑波大学/理化学研究所 (略称: 筑波大/理研)
Tsukuba University/RIKEN (略称: Tsukuba Univ./RIKEN)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-01-18 11:15:00 
発表時間 40分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号  
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.321 
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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