Original title: EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE: A MULTI-CRITERIA BENCHMARK OF EXPLANATION FAITHFULNESS, STABILITY AND CONSENSUS IN CLINICAL RISK PREDICTION
- 説明可能なAI（<XAI>）は、臨床機械学習の信頼性を高めるメカニズムとして提案されている。
- しかし、その説明自体の検証がほとんど行われていない現状がある。
- 応用ヘルスケア文献では、<SHAP> や <LIME> のプロットがよく使用されるが、それらの検証が不足している。