医療における信頼性の高い連合機械学習:Z-Inspection®メソッドを用いた社会技術的およびリスクベース評価

Original title: Trustworthy Federated Machine Learning in Healthcare: A Sociotechnical and Risk-Based Evaluation Using the Z-Inspection® Method

  • 本研究の主な貢献は、機械学習技術自体ではなく、連合型臨床AIシステムの構造化されたガバナンス評価である。
  • 利用可能なデータに対しては勾配ブースティングが適切な分類器として選定された。
  • 信頼性のある医療AIシステムの社会技術的・リスクベースの評価には、Z-Inspection®メソッドが用いられている。

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