Explainable AI in Healthcare and Medicine: Building a Culture of Transparency and Accountability
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینکتاب های مرتبط:
معرفی کتاب "Explainable AI in Healthcare and Medicine: Building a Culture of Transparency and Accountability"
کتاب Explainable AI in Healthcare and Medicine که توسط آرش شعباننژاد، مارتین میچالووسکی و دیوید ال. بوکریدج نوشته شده، یکی از جامعترین آثار در حوزه هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) در پزشکی و مراقبتهای بهداشتی است. این اثر، بر چالشهای اخلاقی، شفافیت عملکرد، و اهمیت پاسخگویی در سیستمهایی که توسط هوش مصنوعی طراحی شدهاند، تأکید دارد. حوزه پزشکی، با ماهیتی حساس و تأثیرگذار، نیازمند سیستمهایی است که نه تنها دقیق عمل کنند بلکه تصمیمات آنها بهروشی روشن و منطقی قابل توضیح باشند.
خلاصهای جامع از کتاب
این کتاب در چندین بخش به تحلیل نقش و اهمیت Explainable AI پرداخته و نیاز به شفافیت را در تمامی ابعاد سلامت دیجیتال تبیین میکند. مؤلفان با رویکردی آکادمیک و کاربردی، نه تنها تکنیکها و ابزارهای Explainable AI را بررسی کردهاند، بلکه چگونگی استفاده عملی از آن در زمینههای بالینی و مدیریتی را نیز بیان کردهاند. فصلهای کتاب به موضوعاتی نظیر:
- نقش اخلاق در هوش مصنوعی سلامت
- چالشهای فنی در طراحی سیستمهای Explainable AI
- موارد استفاده واقعی در پزشکی بالینی
- آیندهپژوهی در زمینه هوش مصنوعی سلامت
اختصاص داده شده است. نویسندگان با استفاده از مثالهای واقعی و مطالعات موردی، مفاهیم پیچیده AI را برای خوانندگان سادهتر و قابل فهمتر کردهاند.
دستاوردهای کلیدی
این کتاب، ترکیبی از فناوری، اخلاق و کاربرد را ارائه داده است. از جمله مهمترین دستاوردهایی که مخاطبان با مطالعه این اثر به آن دست خواهند یافت، میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
- درک عمیق از نیاز به Explainable AI در پزشکی و سیستمهای مراقبت سلامت
- شناخت ابزارهای فنی و طراحی مدلهایی که Explainability را ارتقاء میدهند
- اشراف بر چالشهای موجود در توسعه و پیادهسازی این تکنولوژی
- مهارت در تحلیل و ارزیابی سیستمهای مبتنی بر AI
جملات معروف کتاب
“Transparency without accountability is just a façade; in healthcare, the stakes are too high for superficial promises.”
“Explainability is not just a feature but a fundamental requirement for ethical AI in medicine.”
چرا این کتاب اهمیت دارد؟
احساس نیاز به شفافیت و پاسخگویی در حوزههای حساس مانند پزشکی هرگز تا به امروز تا این حد ضروری نبوده است. با پیشرفت سریع هوش مصنوعی و ادغام آن در بخش سلامت، این تکنولوژی میتواند آینده مراقبتهای بهداشتی را متحول کند. اما بدون شفافیت و قابلیت توضیح، اعتماد به این فناوری از بین خواهد رفت. این کتاب با شفافسازی مفاهیم و ارائه راهحلهایی قابل اجرا، ارتباط میان فناوری و اخلاق را تقویت میکند. همچنین، به مدیران مراقبتهای سلامت، محققان حوزه هوش مصنوعی و متخصصان بالین کمک میکند تا تصمیمگیری بهتری داشته باشند.
علاوه بر این، مفهوم Explainable AI که در این اثر معرفی شده، پل ارتباطی موثری میان متخصصان فناوری و نیازهای انسانی است و بهشکل عملی نشان میدهد که چگونه میتوان مأموریت هوش مصنوعی را با اصول اخلاقی در پزشکی همراستا کرد. به همین دلیل، این کتاب برای هر کسی که به آیندهای شفافتر و اخلاقیتر در پزشکی میاندیشد، یک منبع الهامبخش است.
Introduction to "Explainable AI in Healthcare and Medicine: Building a Culture of Transparency and Accountability"
Technological advancements in Artificial Intelligence (AI) have revolutionized multiple industries, and healthcare is no exception. From diagnostic systems to personalized treatment plans, AI offers unprecedented potential to enhance patient outcomes, optimize clinical workflows, and reduce administrative burdens. However, alongside this transformative innovation comes an urgent need for transparency, accountability, and trust. "Explainable AI in Healthcare and Medicine: Building a Culture of Transparency and Accountability" serves as a comprehensive exploration of why and how explainability must be prioritized when integrating AI into healthcare systems.
This book delves deeply into the critical importance of creating AI systems that are not only accurate but also interpretable, transparent, and ethically aligned with clinical and societal values. At the intersection of technology, policy, and ethics, the authors offer an accessible yet detailed examination of the methods, challenges, and implications of explainable Artificial Intelligence (XAI) in healthcare contexts.
Summary of the Book
"Explainable AI in Healthcare and Medicine" addresses a pressing challenge in the adoption of AI technologies in clinical settings: the "black-box" nature of many machine learning models. When clinicians and healthcare stakeholders cannot understand how AI systems arrive at specific recommendations or decisions, trust erodes, and adoption slows. This book underscores the need for explainable systems that provide insights into their functioning while remaining robust and effective.
The authors begin by defining "Explainable AI" and unpack how it differs from general AI. They explore key domains in healthcare where AI is most impactful—diagnostic imaging, predictive analytics, treatment recommendations, and operational efficiency. Methods to make AI explainable are examined, with discussions around rule-based systems, interpretable models, post-hoc explanation techniques, and the role of human-centric design in improving usability.
Through a multidisciplinary lens, this book highlights real-world case studies wherein a lack of explainability has impacted healthcare decision-making, emphasizing the risks and ethical dilemmas posed by opaque systems. A particular focus is given to regulatory requirements, policy frameworks, and how healthcare organizations can adopt explainable AI systems while adhering to legal and ethical standards.
By the book’s conclusion, readers will gain a clear roadmap for developing, implementing, and scaling explainable AI solutions that foster trust, increase clinical support, and deliver positive health outcomes.
Key Takeaways
- The importance of explainability in ensuring ethical AI usage in high-stakes domains like healthcare.
- An overview of the challenges posed by "black-box" AI systems in clinical practice and decision-making.
- A detailed exploration of methods and models used to make AI systems interpretable and transparent.
- Insights into regulatory requirements and ethical principles guiding the development of explainable AI in healthcare.
- Practical case studies showing both successes and failures of AI implementations in healthcare.
Famous Quotes from the Book
"Explainability in AI is not just a technical aspiration but an ethical imperative, especially in domains like healthcare where decisions are a matter of life and death."
"Transparent AI does more than foster trust; it ensures accountability and paves the way for collaboration between humans and machines."
"Healthcare leaders must prioritize systems that doctors can understand, patients can trust, and regulators can verify."
Why This Book Matters
As healthcare systems worldwide face increasing demands for efficiency, cost-effectiveness, and improved patient outcomes, AI stands out as a powerful enabler of innovation. However, the lack of transparency in many AI systems threatens their adoption and long-term viability. This book serves as a crucial resource for healthcare professionals, policymakers, technologists, and academics aiming to bridge this gap.
It brings attention to the ethical, legal, and technical frameworks needed to establish trust in AI-driven healthcare systems. By advocating for a culture of transparency and accountability, the authors offer a roadmap to successfully integrate cutting-edge technology into one of the most sensitive and impactful industries globally. "Explainable AI in Healthcare and Medicine" is not just a guidebook but a call to action for all stakeholders to prioritize explainable and trustworthy AI systems.
In today’s rapidly evolving healthcare landscape, this book is a must-read for those seeking to understand and shape the future of AI-driven medicine.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
برای خواندن این کتاب باید نرم افزار PDF Reader را دانلود کنید Foxit Reader