Original title: Empirical Evaluation of Post Hoc Interpretability Methods for Clinical Trust in Deep Learning Diagnostics
- 深層学習技術により、磁気共鳴画像法（MRI）による画像診断は大幅に改善されたが、解釈可能性の欠如が臨床採用の大きな課題として残っている。
- 本研究は、説明可能な人工知能（XAI）駆動型のアプローチを提案し、臨床医が深層学習モデルの診断結果を信頼し、理解できるようにすることを目的としている。
- 特に医療分野において、AIの意思決定プロセスを透明化することの重要性を強調している。