Book Explainable Artificial Intelligence in Healthcare Systems Introduction: Artificial Intelligence (AI) has revolutionized healthcare systems by providing accurate diagnoses, streamlining clinical workflows, and improving patient outcomes. However, the lack of transparency and interpretability in AI models poses significant challenges, especially in high-stakes decisions such as diagnosis and treatment planning. Explainable Artificial Intelligence (XAI) has emerged as a solution to address these challenges by enabling healthcare professionals to understand and trust AI-driven decisions. This book provides a comprehensive overview of XAI in healthcare systems, covering its fundamental concepts, applications, and future research directions. Chapter 1: Introduction to XAI The first chapter introduces the concept of XAI and its significance in healthcare systems. It discusses the limitations of traditional AI models and the need for explainability in healthcare applications. The chapter also provides an overview of the book's structure and the key themes that will be covered throughout. Chapter 2: Fundamentals of XAI This chapter delves into the technical aspects of XAI, including the different approaches, techniques, and algorithms used to create interpretable models. It covers the basics of machine learning and deep learning, providing a solid foundation for understanding XAI principles. Chapter 3: Applications of XAI in Healthcare Systems This chapter explores the various applications of XAI in healthcare systems, including image classification, disease diagnosis, and patient treatment planning.

Book Explainable Artificial Intelligence in Healthcare Systems Введение: Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в системах здравоохранения, предоставляя точные диагнозы, оптимизируя клинические рабочие процессы и улучшая результаты лечения пациентов. Тем не менее, отсутствие прозрачности и интерпретируемости в моделях ИИ создает значительные проблемы, особенно при принятии решений с высокими ставками, таких как диагностика и планирование лечения. Explainable Artificial Intelligence (XAI) появился как решение для решения этих проблем, позволяя медицинским работникам понимать и доверять решениям, основанным на искусственном интеллекте. Эта книга содержит всесторонний обзор XAI в системах здравоохранения, охватывая его фундаментальные концепции, приложения и будущие направления исследований. Глава 1: Введение в XAI Первая глава знакомит с концепцией XAI и ее значением в системах здравоохранения. В нем обсуждаются ограничения традиционных моделей ИИ и необходимость объяснимости в приложениях здравоохранения. В этой главе также дается обзор структуры книги и ключевых тем, которые будут освещены во всем. Глава 2: Основы XAI В этой главе рассматриваются технические аспекты XAI, включая различные подходы, методы и алгоритмы, используемые для создания интерпретируемых моделей. Он охватывает основы машинного обучения и глубокого обучения, обеспечивая прочную основу для понимания принципов XAI. Глава 3: Применение XAI в системах здравоохранения В этой главе рассматриваются различные применения XAI в системах здравоохранения, включая классификацию изображений, диагностику заболеваний и планирование лечения пациентов.

Book Exploitable Artificial Intelligence in Healthcare Systems Introduction : L'intelligence artificielle (IA) a révolutionné les systèmes de santé en fournissant des diagnostics précis, en optimisant les processus cliniques et en améliorant les résultats des patients. Toutefois, le manque de transparence et d'interprétabilité des modèles d'IA pose des problèmes considérables, en particulier pour les décisions à taux élevé, comme le diagnostic et la planification des traitements. L'Intelligence Artificielle Exploitable (XAI) est apparue comme une solution pour relever ces défis, permettant aux professionnels de la santé de comprendre et de faire confiance aux solutions basées sur l'intelligence artificielle. Ce livre offre un aperçu complet de l'IAQ dans les systèmes de santé, couvrant ses concepts fondamentaux, ses applications et les orientations futures de la recherche. Chapitre 1 : Introduction à XAI premier chapitre présente le concept de XAI et son importance dans les systèmes de santé. Il examine les limites des modèles traditionnels d'IA et la nécessité d'expliquer les applications des soins de santé. Ce chapitre donne également un aperçu de la structure du livre et des principaux thèmes qui seront abordés dans l'ensemble. Chapitre 2 : Bases de XAI Ce chapitre traite des aspects techniques de XAI, y compris les différentes approches, méthodes et algorithmes utilisés pour créer des modèles interprétés. Il couvre les bases de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, fournissant une base solide pour la compréhension des principes XAI. Chapitre 3 : Applications des IAQ dans les systèmes de santé Ce chapitre traite de diverses applications des IAQ dans les systèmes de santé, y compris la classification des images, le diagnostic des maladies et la planification du traitement des patients.

Inteligencia Artificial Explorable en stemas de Salud Introducción: La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado los sistemas de salud al proporcionar diagnósticos precisos, optimizar los procesos de trabajo clínicos y mejorar los resultados del tratamiento de los pacientes. n embargo, la falta de transparencia e interpretabilidad en los modelos de IA plantea problemas significativos, especialmente en la toma de decisiones con tasas elevadas, como el diagnóstico y la planificación del tratamiento. La Inteligencia Artificial Explosiva (XAI) surgió como una solución para resolver estos problemas, permitiendo a los profesionales de la salud comprender y confiar en soluciones basadas en la inteligencia artificial. Este libro ofrece una visión general completa de la XAI en los sistemas de salud, cubriendo sus conceptos fundamentales, aplicaciones y futuras líneas de investigación. Capítulo 1: Introducción a XAI primer capítulo introduce el concepto de XAI y su significado en los sistemas de salud. Discute las limitaciones de los modelos tradicionales de IA y la necesidad de explicación en las aplicaciones sanitarias. Este capítulo también ofrece una visión general de la estructura del libro y los temas clave que se abordarán en todo. Capítulo 2: Fundamentos de XAI Este capítulo aborda los aspectos técnicos de XAI, incluyendo los diferentes enfoques, métodos y algoritmos utilizados para crear modelos interpretables. Cubre los fundamentos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, proporcionando una base sólida para entender los principios de XAI. Capítulo 3: Aplicación de XAI en los sistemas de salud Este capítulo aborda las diferentes aplicaciones de XAI en los sistemas de salud, incluyendo la clasificación de imágenes, el diagnóstico de enfermedades y la planificación del tratamiento de los pacientes.

Book Explainable Artigial Intelligence in Healthcare Systems Introduzione: l'intelligenza artificiale (IA) ha rivoluzionato i sistemi sanitari fornendo diagnosi precise, ottimizzando i flussi di lavoro clinici e migliorando i risultati del trattamento dei pazienti. Tuttavia, la mancanza di trasparenza e di interpretabilità nei modelli di IA pone notevoli problemi, soprattutto nelle decisioni ad alto tasso, come la diagnosi e la pianificazione dei trattamenti. La XAI (Artigial Intelligence) si è presentata come una soluzione per risolvere questi problemi, consentendo agli operatori sanitari di comprendere e fidarsi di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Questo libro fornisce una panoramica completa di XAI nei sistemi sanitari, che comprende i suoi concetti fondamentali, le applicazioni e i percorsi futuri di ricerca. Capitolo 1: Introduzione a XAI Il primo capitolo presenta il concetto XAI e il suo significato nei sistemi sanitari. tratta delle limitazioni dei modelli di IA tradizionali e della necessità di essere spiegabili nelle applicazioni sanitarie. Questo capitolo fornisce anche una panoramica della struttura del libro e dei temi chiave che verranno illustrati in tutto. Capitolo 2: XAI Base Questo capitolo affronta gli aspetti tecnici di XAI, inclusi i diversi approcci, metodi e algoritmi utilizzati per creare modelli interpretabili. Include le basi dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento approfondito, fornendo una base solida per comprendere i principi XAI. Capitolo 3: L'applicazione di XAI nei sistemi sanitari Questo capitolo affronta le diverse applicazioni XAI nei sistemi sanitari, tra cui la classificazione delle immagini, la diagnosi delle malattie e la pianificazione del trattamento dei pazienti.

Book Explainable Artificial Intelligence in Healthcare Systems Einführung: Künstliche Intelligenz (KI) hat die Gesundheitssysteme revolutioniert, indem sie präzise Diagnosen liefert, klinische Arbeitsabläufe optimiert und Behandlungsergebnisse für Patienten verbessert. Der Mangel an Transparenz und Interpretierbarkeit in KI-Modellen stellt jedoch erhebliche Herausforderungen dar, insbesondere bei High-Stakes-Entscheidungen wie Diagnose und Behandlungsplanung. Explainable Artificial Intelligence (XAI) ist als Lösung zur Lösung dieser Probleme entstanden, die es medizinischem Fachpersonal ermöglicht, KI-basierte Lösungen zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Dieses Buch bietet einen umfassenden Überblick über XAI in Gesundheitssystemen und deckt seine grundlegenden Konzepte, Anwendungen und zukünftigen Forschungsrichtungen ab. Kapitel 1: Einführung in XAI Das erste Kapitel stellt das Konzept von XAI und seine Bedeutung in Gesundheitssystemen vor. Es diskutiert die Grenzen traditioneller KI-Modelle und die Notwendigkeit der Erklärbarkeit in Gesundheitsanwendungen. Dieses Kapitel gibt auch einen Überblick über die Struktur des Buches und die wichtigsten Themen, die in allem abgedeckt werden. Kapitel 2: Grundlagen von XAI Dieses Kapitel behandelt die technischen Aspekte von XAI, einschließlich der verschiedenen Ansätze, Methoden und Algorithmen, die zur Erstellung interpretierbarer Modelle verwendet werden. Es deckt die Grundlagen des maschinellen rnens und des Deep arning ab und bietet eine solide Grundlage für das Verständnis der XAI-Prinzipien. Kapitel 3: Anwendung von XAI in Gesundheitssystemen Dieses Kapitel befasst sich mit den verschiedenen Anwendungen von XAI in Gesundheitssystemen, einschließlich der Klassifizierung von Bildern, der Diagnose von Krankheiten und der Planung der Behandlung von Patienten.

''

Sağlık stemlerinde Açıklanabilir Yapay Zeka Giriş: Yapay zeka (AI), doğru teşhisler sağlayarak, klinik iş akışlarını optimize ederek ve hasta sonuçlarını iyileştirerek sağlık sistemlerinde devrim yarattı. Bununla birlikte, YZ modellerinde şeffaflık ve yorumlanabilirlik eksikliği, özellikle tanı ve tedavi planlaması gibi yüksek riskli karar vermede önemli zorluklar doğurmaktadır. Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI), bu zorluklara bir çözüm olarak ortaya çıkmış ve sağlık profesyonellerinin AI odaklı çözümleri anlamalarını ve güvenmelerini sağlamıştır. Bu kitap, sağlık sistemlerinde XAI'nin temel kavramlarını, uygulamalarını ve gelecekteki araştırma yönlerini kapsayan kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Bölüm 1: XAI'ye Giriş İlk bölüm, XAI kavramını ve sağlık sistemlerindeki önemini tanıtmaktadır. Geleneksel AI modellerinin sınırlamalarını ve sağlık uygulamalarında açıklanabilirlik ihtiyacını tartışır. Bu bölüm ayrıca kitabın yapısına ve boyunca ele alınacak temel konulara genel bir bakış sunar. Bölüm 2: XAI Temelleri Bu bölüm, yorumlanabilir modeller oluşturmak için kullanılan çeşitli yaklaşımlar, yöntemler ve algoritmalar dahil olmak üzere XAI'nin teknik yönlerini tartışmaktadır. Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin temellerini kapsar ve XAI ilkelerini anlamak için sağlam bir temel sağlar. Bölüm 3: Sağlık stemlerinde XAI Uygulamaları Bu bölüm, görüntü sınıflandırması, hastalık teşhisi ve hasta tedavi planlaması dahil olmak üzere sağlık sistemlerinde XAI'nin çeşitli uygulamalarını inceler.

كتاب الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في أنظمة الرعاية الصحية مقدمة: أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في أنظمة الرعاية الصحية من خلال توفير تشخيصات دقيقة، وتحسين سير العمل السريري، وتحسين نتائج المرضى. ومع ذلك، فإن الافتقار إلى الشفافية وقابلية التفسير في نماذج الذكاء الاصطناعي يطرح تحديات كبيرة، لا سيما في اتخاذ القرارات عالية المخاطر مثل التشخيص والتخطيط للعلاج. ظهر الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) كحل لهذه التحديات، مما يمكّن المتخصصين في الرعاية الصحية من فهم الحلول التي يحركها الذكاء الاصطناعي والثقة بها. يقدم هذا الكتاب لمحة عامة شاملة عن XAI في أنظمة الرعاية الصحية، ويغطي مفاهيمه الأساسية وتطبيقاته واتجاهات البحث المستقبلية. الفصل 1: مقدمة إلى XAI يقدم الفصل الأول مفهوم XAI وأهميته في أنظمة الرعاية الصحية. يناقش قيود نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية والحاجة إلى إمكانية التفسير في تطبيقات الرعاية الصحية. يقدم هذا الفصل أيضًا لمحة عامة عن هيكل الكتاب والمواضيع الرئيسية التي سيتم تناولها طوال الوقت. الفصل 2: أساسيات XAI يناقش هذا الفصل الجوانب التقنية لـ XAI، بما في ذلك الأساليب والطرق والخوارزميات المختلفة المستخدمة لإنشاء نماذج قابلة للتفسير. يغطي أساسيات التعلم الآلي والتعلم العميق، مما يوفر أساسًا متينًا لفهم مبادئ XAI. الفصل 3: تطبيقات XAI في أنظمة الرعاية الصحية يفحص هذا الفصل التطبيقات المختلفة لـ XAI في أنظمة الرعاية الصحية، بما في ذلك تصنيف الصور وتشخيص الأمراض وتخطيط علاج المرضى.