Original title: Mathematical Foundations of Artificial Intelligence for Healthcare: A Systematic Review
- ヘルスケアAIは多様な数学的フレームワークに依存しているが、モデル開発、評価、解釈可能性、臨床翻訳への貢献は暗黙的に理解され、明示的に分析されることは少ない。
- 本レビューでは、ヘルスケアAIを支える数学的基盤（線形代数、微積分、確率論、最適化理論、グラフ理論、微分方程式など）を包括的にマッピングし、批判的に評価する。
- 深層学習、強化学習、統計学習などのAIモデルへの数学的原則の応用が検証された。
- 因果推論、不確実性定量化、倫理的アルゴリズム設計のためのより高度な数学ツールの明確な統合の必要性が増している。
- AI開発者と医療専門家の間でより深い数学的理解が、AIソリューションの堅牢性、解釈可能性、臨床的有用性を確保するために重要である。