[论文解读] Deep Learning, Natural Language Processing, and Explainable Artificial Intelligence in the Biomedical Domain

Milad Moradi, Matthias Samwald|ArXiv.org|Feb 25, 2022

Explainable Artificial Intelligence (XAI)被引用 10

一句话总结

本文全面综述了深度学习、自然语言处理（NLP）和可解释人工智能（XAI）在生物医学领域的应用，阐述了其整合如何提升临床和生物学应用。文中详细介绍了处理生物医学文本的方法，并强调了XAI技术在提高医疗环境中模型透明度和可信度方面的作用。

ABSTRACT

In this article, we first give an introduction to artificial intelligence and its applications in biology and medicine in Section 1. Deep learning methods are then described in Section 2. We narrow down the focus of the study on textual data in Section 3, where natural language processing and its applications in the biomedical domain are described. In Section 4, we give an introduction to explainable artificial intelligence and discuss the importance of explainability of artificial intelligence systems, especially in the biomedical domain.

研究动机与目标

• 为人工智能在生物学和医学中的应用提供结构化的概述。
• 探讨专为生物医学数据（尤其是文本数据）设计的深度学习技术。
• 研究从非结构化生物医学文本中提取洞察的自然语言处理方法。
• 强调可解释人工智能在确保临床决策中透明度和可信度方面的重要作用。
• 通过可解释性弥合先进人工智能技术与实际生物医学应用之间的差距。

提出的方法

• 基于综述的方法，整合人工智能、深度学习、NLP和XAI的基础概念。
• 系统性回顾在生物医学NLP中应用的深度学习架构，如Transformer和基于BERT的模型。
• 分析注意力机制和上下文嵌入在处理临床和基因组文本中的应用。
• 评估LIME、SHAP和注意力可视化等XAI技术，以解释模型预测。
• 结合药物发现、电子健康记录和基因组学的案例研究，说明实际应用场景。
• 聚焦模型可解释性，以支持临床决策支持和医疗领域的监管合规。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效将深度学习模型应用于非结构化生物医学文本，以获得临床和生物学洞察？
• RQ2 处理电子健康记录、科学文献和基因组数据时，最有效的NLP技术是什么？
• RQ3 可解释人工智能方法如何提升生物医学人工智能系统的可信度和透明度？
• RQ4 在临床决策支持系统中部署可解释AI模型面临的主要挑战是什么？
• RQ5 XAI在哪些方面可以提升人工智能在医疗和生命科学领域中的采纳率和可靠性？

主要发现

• Transformer和微调后的基于BERT的模型在生物医学文本分类和实体识别任务中达到最先进性能。
• 深度学习模型中的注意力机制能够更好地解释临床记录中相关文本片段的意义。
• LIME和SHAP等XAI技术可提供对模型预测的可操作洞察，增强临床医生的信任。
• 可解释性对于人工智能在医疗环境中获得监管批准和临床采纳至关重要。
• 将NLP与深度学习相结合可显著提高疾病预测和药物反应建模的准确性。
• 尽管已取得进展，但在泛化能力、数据偏差以及XAI在临床工作流程中的实时部署方面仍存在挑战。