What do we need to build explainable AI systems for the medical domain?

• 类型：arxiv
• 标识：1712.09923
• 链接：https://arxiv.org/abs/1712.09923
• 主题：llm-infra
• 主分类：evaluation
• 形态：position
• 被引：964
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：964
• OpenAlex被引：641
• 影响力被引：28
• TLDR：It is argued that research in explainable-AI would generally help to facilitate the implementation of AI/ML in the medical domain, and specifically help to facilitates transparency and trust.
• OpenAlex ID：W2778796877
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.1712.09923
• DOI：10.48550/arxiv.1712.09923
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/1712.09923
• OpenAlex更新：2026-07-31
• 待LLM分类：否
• 成熟度：research
• 场景：可解释AI、医疗领域、系统设计
• 标题中文：构建医疗领域可解释 AI 系统，我们需要什么？
• TLDR中文：本文认为，可解释 AI 研究总体上有助于推动 AI/ML 在医疗领域的落地，并特别有助于增强透明性与信任。
• 来源文件：
• [OpenAlex discover]
• [S2 enrich]