مقاله حاضر با عنوان «هوش مصنوعی تبیین‌پذیر در کاربردهای سلامت بالینی و از راه دور: مروری بر داده‌های جدولی و سری زمانی» به بررسی روش‌های هوش مصنوعی تبیین‌پذیر (XAI) در حوزه سلامت می‌پردازد. با گسترش روزافزون کاربرد هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف پزشکی، از تشخیص بیماری‌ها تا ارائه خدمات درمانی از راه دور، نیاز به درک و تفسیر تصمیمات اتخاذ شده توسط این سیستم‌ها بیش از پیش احساس می‌شود. سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده، اغلب به عنوان جعبه‌های سیاه عمل می‌کنند و دلیل تصمیم‌گیری‌های خود را به طور شفاف بیان نمی‌کنند. این موضوع می‌تواند اعتماد متخصصان و بیماران را نسبت به این سیستم‌ها کاهش دهد و استفاده از آن‌ها را محدود کند.

هوش مصنوعی تبیین‌پذیر (XAI) تلاش می‌کند تا این مسئله را حل کند. هدف XAI، ارائه توضیحاتی قابل فهم برای انسان در مورد نحوه عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی است. این توضیحات می‌تواند به پزشکان کمک کند تا تصمیمات اتخاذ شده توسط سیستم را بهتر درک کنند، اشتباهات احتمالی را شناسایی کنند و در نهایت، تصمیمات بالینی بهتری اتخاذ کنند. همچنین، XAI می‌تواند به بیماران کمک کند تا درک بهتری از وضعیت سلامتی خود داشته باشند و در فرآیند درمان خود مشارکت فعال‌تری داشته باشند.

این مقاله توسط فلاویو دی مارتینو و فرانکا دلماسترو به نگارش درآمده است. نویسندگان، با توجه به تخصص خود در حوزه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به بررسی عمیق‌تر کاربرد XAI در زمینه‌های بهداشت و درمان پرداخته‌اند. تمرکز اصلی آن‌ها بر روی داده‌های جدولی (Tabular Data) و سری زمانی (Time Series Data) است که در بسیاری از کاربردهای بالینی و سلامت از راه دور مورد استفاده قرار می‌گیرند.

داده‌های جدولی شامل اطلاعاتی هستند که در قالب جداول سازماندهی شده‌اند، مانند سوابق پزشکی بیماران، نتایج آزمایشگاهی و اطلاعات جمعیت‌شناختی. داده‌های سری زمانی نیز شامل اطلاعاتی هستند که در طول زمان جمع‌آوری شده‌اند، مانند علائم حیاتی بیماران، نوار قلب و داده‌های مربوط به فعالیت بدنی. استفاده از XAI برای این نوع داده‌ها، به دلیل پیچیدگی آن‌ها، با چالش‌های خاصی روبرو است.

مقاله حاضر یک مرور جامع بر روش‌های هوش مصنوعی تبیین‌پذیر (XAI) است که برای داده‌های جدولی و سری زمانی در حوزه سلامت مناسب هستند. نویسندگان با بررسی مقالات منتشر شده در ۵ سال اخیر، به شناسایی روش‌های XAI پرداخته‌اند که می‌توانند توضیحات معنادار و قابل اعتمادی را برای تصمیمات سیستم‌های هوش مصنوعی ارائه دهند. در این مقاله، انواع توضیحات تولید شده توسط این روش‌ها، همچنین تلاش‌های انجام شده برای ارزیابی مرتبط بودن و کیفیت آن‌ها، مورد بررسی قرار گرفته‌اند.

این مقاله، اعتبارسنجی بالینی، ارزیابی سازگاری، ارزیابی کیفیت عینی و استاندارد شده و ارزیابی کیفیت انسان‌محور را به عنوان ویژگی‌های کلیدی برای اطمینان از توضیحات مؤثر برای کاربران نهایی معرفی می‌کند. در نهایت، نویسندگان چالش‌های اصلی تحقیقاتی در این زمینه و محدودیت‌های روش‌های XAI موجود را برجسته می‌کنند.

به طور خلاصه، این مقاله با هدف ارائه یک دیدگاه کلی از وضعیت فعلی XAI در حوزه سلامت، به بررسی روش‌های موجود، ارزیابی آن‌ها و شناسایی چالش‌های پیش رو می‌پردازد. این اطلاعات می‌تواند به محققان و متخصصان کمک کند تا درک بهتری از XAI داشته باشند و از آن در کاربردهای عملی خود استفاده کنند.

نویسندگان در این مقاله از روش مرور سیستماتیک (Systematic Review) استفاده کرده‌اند. این روش شامل مراحل زیر است:

• تعریف سوال تحقیق: نویسندگان در ابتدا سوال اصلی تحقیق را تعریف کرده‌اند: “کدام روش‌های XAI برای داده‌های جدولی و سری زمانی در حوزه سلامت مناسب هستند؟”
• جستجوی مقالات: سپس، با استفاده از کلیدواژه‌های مرتبط (مانند “هوش مصنوعی تبیین‌پذیر”، “داده‌های جدولی”، “داده‌های سری زمانی”، “سلامت”) در پایگاه‌های داده علمی (مانند PubMed، IEEE Xplore، Scopus)، مقالات مرتبط را جستجو کرده‌اند.
• انتخاب مقالات: پس از جستجو، مقالات بر اساس معیارهای از پیش تعیین شده (مانند مرتبط بودن با موضوع، کیفیت تحقیق، انتشار در ۵ سال اخیر) انتخاب شده‌اند.
• استخراج داده‌ها: اطلاعات کلیدی از مقالات انتخاب شده استخراج شده‌اند. این اطلاعات شامل نوع داده‌ها، روش XAI استفاده شده، نوع توضیحات تولید شده، و روش‌های ارزیابی کیفیت توضیحات بوده است.
• تحلیل و سنتز داده‌ها: داده‌های استخراج شده تحلیل و سنتز شده‌اند تا یک دیدگاه کلی از وضعیت فعلی XAI در حوزه سلامت ارائه شود.

استفاده از روش مرور سیستماتیک، اعتبار و جامعیت نتایج این مقاله را افزایش می‌دهد. این روش به نویسندگان کمک کرده است تا به طور سیستماتیک و بی‌طرفانه، شواهد موجود را جمع‌آوری و ارزیابی کنند.

برخی از یافته‌های کلیدی این مقاله عبارتند از:

• تنوع روش‌های XAI: روش‌های متنوعی برای تبیین مدل‌های هوش مصنوعی وجود دارد، از جمله روش‌های مبتنی بر اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)، روش‌های مبتنی بر قوانین (Rule-Based Methods) و روش‌های مبتنی بر نمونه‌های مشابه (Case-Based Reasoning).
• تفاوت در کاربرد: استفاده از XAI در حوزه سلامت، نسبت به حوزه‌های دیگر مانند بینایی کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی، کمتر مورد توجه قرار گرفته است.
• اهمیت ارزیابی توضیحات: ارزیابی کیفیت و مرتبط بودن توضیحات ارائه شده توسط روش‌های XAI، بسیار مهم است. این ارزیابی باید از جنبه‌های مختلفی (مانند اعتبارسنجی بالینی، ارزیابی سازگاری و ارزیابی کیفیت انسان‌محور) انجام شود.
• چالش‌های موجود: چالش‌های متعددی در زمینه XAI وجود دارد، از جمله:
  • عدم وجود استانداردهای ارزیابی کیفیت توضیحات
  • پیچیدگی تفسیر توضیحات برای کاربران غیرمتخصص
  • نیاز به تعادل بین دقت و تبیین‌پذیری

این یافته‌ها نشان می‌دهند که XAI یک حوزه نوظهور و در حال توسعه است که پتانسیل زیادی برای بهبود کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت دارد. با این حال، هنوز چالش‌های زیادی در این زمینه وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرند.

استفاده از XAI در حوزه سلامت می‌تواند منجر به دستاوردهای زیر شود:

• بهبود تصمیم‌گیری بالینی: با ارائه توضیحات قابل فهم برای تصمیمات سیستم‌های هوش مصنوعی، پزشکان می‌توانند درک بهتری از این تصمیمات داشته باشند و در نتیجه، تصمیمات بالینی بهتری اتخاذ کنند. برای مثال، اگر یک سیستم هوش مصنوعی تشخیص دهد که یک بیمار در معرض خطر ابتلا به دیابت است، XAI می‌تواند توضیح دهد که این تشخیص بر اساس کدام ویژگی‌ها (مانند سن، وزن، سابقه خانوادگی و نتایج آزمایشگاهی) انجام شده است. این اطلاعات می‌تواند به پزشک کمک کند تا تشخیص را بررسی کند و اقدامات پیشگیرانه مناسب را انجام دهد.
• افزایش اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی: با شفاف‌سازی نحوه عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی، اعتماد متخصصان و بیماران به این سیستم‌ها افزایش می‌یابد.
• بهبود آموزش و یادگیری: XAI می‌تواند به عنوان یک ابزار آموزشی برای دانشجویان پزشکی و پرستاران مورد استفاده قرار گیرد. با بررسی توضیحات ارائه شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی، آن‌ها می‌توانند درک بهتری از فرآیندهای تشخیصی و درمانی پیدا کنند.
• کشف دانش جدید: XAI می‌تواند به کشف روابط جدید و الگوهای پنهان در داده‌های پزشکی کمک کند. برای مثال، با بررسی اهمیت ویژگی‌های مختلف در پیش‌بینی خطر ابتلا به یک بیماری، می‌توان عوامل خطر جدیدی را شناسایی کرد.

مقاله «هوش مصنوعی تبیین‌پذیر در کاربردهای سلامت بالینی و از راه دور: مروری بر داده‌های جدولی و سری زمانی» یک مرور جامع و ارزشمند از وضعیت فعلی XAI در حوزه سلامت ارائه می‌دهد. این مقاله با بررسی روش‌های موجود، ارزیابی آن‌ها و شناسایی چالش‌های پیش رو، به محققان و متخصصان کمک می‌کند تا درک بهتری از XAI داشته باشند و از آن در کاربردهای عملی خود استفاده کنند.

در حالی که XAI پتانسیل زیادی برای بهبود کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت دارد، هنوز چالش‌های زیادی در این زمینه وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرند. تحقیقات آینده باید بر روی توسعه روش‌های ارزیابی کیفیت توضیحات، بهبود تفسیرپذیری توضیحات برای کاربران غیرمتخصص و ایجاد تعادل بین دقت و تبیین‌پذیری تمرکز کنند.

به طور کلی، این مقاله نشان می‌دهد که XAI یک حوزه مهم و در حال رشد است که نقش مهمی در آینده هوش مصنوعی در حوزه سلامت ایفا خواهد کرد.