[论文解读] Explainable AI in Orthopedics: Challenges, Opportunities, and Prospects

Soheyla Amirian, Luke Carlson+5 more|arXiv (Cornell University)|Aug 9, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 4

一句话总结

本文提出了一种跨学科框架，旨在将可解释人工智能（XAI）整合到骨科领域，以增强人工智能模型的透明度、可信度及临床采纳度。通过结合以用户为中心的设计、试点测试、持续反馈以及伦理准则，作者证明XAI可提高诊断准确性、减少偏见，并支持骨科诊疗中的共同决策。

ABSTRACT

While artificial intelligence (AI) has made many successful applications in various domains, its adoption in healthcare lags a little bit behind other high-stakes settings. Several factors contribute to this slower uptake, including regulatory frameworks, patient privacy concerns, and data heterogeneity. However, one significant challenge that impedes the implementation of AI in healthcare, particularly in orthopedics, is the lack of explainability and interpretability around AI models. Addressing the challenge of explainable AI (XAI) in orthopedics requires developing AI models and algorithms that prioritize transparency and interpretability, allowing clinicians, surgeons, and patients to understand the contributing factors behind any AI-powered predictive or descriptive models. The current contribution outlines several key challenges and opportunities that manifest in XAI in orthopedic practice. This work emphasizes the need for interdisciplinary collaborations between AI practitioners, orthopedic specialists, and regulatory entities to establish standards and guidelines for the adoption of XAI in orthopedics.

研究动机与目标

• 弥合当前在可解释性方面的关键缺口，以推动人工智能在骨科临床实践中的采纳。
• 克服临床医生、患者和监管机构在模型透明度、可解释性和信任方面面临的挑战。
• 开发一个涵盖人工智能科学家、临床医生、监管机构和患者的协作框架，以指导XAI的实施。
• 通过将XAI与数据保护法规及公平性原则对齐，确保人工智能的合规与伦理使用。
• 通过试点项目、持续反馈以及对医疗专业人员的全面培训，促进临床整合。

提出的方法

• 将XAI方法分类为局部解释、全局解释和反事实解释，以分别解读个体预测、模型整体的特征重要性以及结果对变化的敏感性。
• 通过让临床医生和患者参与XAI系统开发，实施以用户为中心的设计，确保系统的可用性和可操作的解释。
• 在特定骨科应用（如使用多模态数据评估疼痛进展）中开展小规模试点项目，以测试可行性与用户接受度。
• 建立持续的反馈回路，基于临床工作流程整合和用户需求，迭代改进XAI系统。
• 制定伦理准则，涵盖数据隐私、公平性、知情同意以及人工智能驱动骨科决策中的偏见缓解。
• 为医疗专业人员提供全面培训，内容包括解读XAI输出、理解模型局限性，以及在临床情境中应用解释。

实验结果

研究问题

• RQ1 XAI方法如何提升骨科诊疗中人工智能决策的透明度与可信度？
• RQ2 在临床骨科环境中实施XAI的关键挑战是什么？如何通过协作加以解决？
• RQ3 如何在不干扰患者照护或医务人员工作流程的前提下，将XAI整合到现有临床工作流中？
• RQ4 在骨科中负责任地部署XAI时，伦理考量（包括偏见检测与患者自主权）发挥何种作用？
• RQ5 用户反馈与试点测试如何推动XAI在骨科机构中的可扩展与可持续采纳？

主要发现

• XAI通过提供人工智能生成预测与决策的可解释依据，增强了临床医生和患者之间的信任。
• 局部、全局和反事实解释方法使临床医生能够理解特征贡献、检测偏见，并探索其他临床情景。
• 人工智能研究人员、临床医生、监管机构和政策制定者之间的跨学科协作，对于开发可适应、合乎伦理且具有临床相关性的XAI框架至关重要。
• 聚焦特定骨科应用（如疼痛进展）的试点项目，证明了XAI在真实场景中的可行性与用户接受度。
• 持续的反馈与迭代改进对于优化XAI系统并确保其长期融入临床工作流程至关重要。
• 对医疗专业人员的全面培训，提升了其解读和应用XAI解释的能力，从而提高了模型采纳率与临床实用性。