DOI: https://doi.org/10.1007/s00423-025-03626-7
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39873858
تاريخ النشر: 2025-01-28
المؤلف: Johanna M. Brandenburg وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
نظرة عامة
يوفر هذا التقرير نظرة عامة على المنهجيات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) ويستكشف تطبيقاتها المحتملة في مجال الجراحة. يقدم التقرير طرقًا مختلفة للتفسير، والتي تشمل ميزات تفسيرية عالمية وفردية، وتقنيات مصممة لبيانات التصوير وتحليل السلاسل الزمنية، بالإضافة إلى أساليب لتصنيف التشابه واستخراج القواعد والقوانين الأساسية.
تسلط النتائج الضوء على الاهتمام المتزايد في دمج الذكاء الاصطناعي ضمن الممارسات الجراحية، مما يبرز ضرورة الشفافية وقابلية التفسير في المخرجات التي تنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي هذه. يستنتج المؤلفون أن ضمان هذه الصفات أمر حاسم للدمج الناجح لتقنيات الذكاء الاصطناعي في البيئات السريرية، مما يعزز من فائدتها وقبولها بين المهنيين في مجال الرعاية الصحية.
نقاش
في مناقشة دمج الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في الجراحة، يبرز البحث التصورات المزدوجة للذكاء الاصطناعي بين الجراحين كفائدة محتملة ومصدر للقلق. بينما يقدم الذكاء الاصطناعي مزايا كبيرة في تحسين التخطيط قبل الجراحة، والتنقل، وتقييم المهارات، ودعم القرار، فإنه يثير أيضًا شكوكًا حول موثوقية التشخيصات والتوصيات العلاجية التي تنتجها الآلات. قد يخشى الجراحون، الذين اعتادوا على اتخاذ قرارات عالية المخاطر بناءً على تدريب وخبرة واسعة، أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تقويض تفكيرهم السريري أو مهاراتهم التقنية. يبرز هذا الشك ضرورة وجود ذكاء اصطناعي قابل للتفسير (XAI)، الذي يهدف إلى جعل مخرجات الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للتفسير، مما يعزز الثقة بين المهنيين الجراحيين.
يؤكد البحث على أهمية تطوير طرق التفسير المصممة لتلبية الاحتياجات المحددة للجراحين، بما في ذلك ميزات تفسيرية عالمية وفردية للمرضى، بالإضافة إلى أساليب تأخذ في الاعتبار بيانات التصوير والتسلسلات الزمنية في العمليات السريرية. من خلال تقديم رؤى حول العوامل التي تؤثر على التنبؤات وتمكين المقارنات مع حالات مرضى مماثلة، يمكن أن يعزز XAI اتخاذ القرار في السيناريوهات الجراحية المعقدة. علاوة على ذلك، يدعو المؤلفون إلى نهج تعاوني بين الجراحين وعلماء الكمبيوتر لإنشاء أدوات ذكاء اصطناعي بديهية تتماشى مع المتطلبات السريرية، مما يسهل في النهاية دمج XAI في الممارسة الجراحية. هذه التعاون ضروري لضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي فعالة وموثوقة من قبل المهنيين في مجال الرعاية الصحية، مما يحسن من نتائج المرضى.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00423-025-03626-7
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39873858
Publication Date: 2025-01-28
Author(s): Johanna M. Brandenburg et al.
Primary Topic: Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Overview
This report provides an overview of the methodologies associated with eXplainable Artificial Intelligence (XAI) and explores their potential applications in the field of surgery. It introduces various explainability methods, which include both global and individual explanatory features, techniques tailored for imaging data and time series analysis, as well as approaches for similarity classification and the extraction of underlying rules and laws.
The findings highlight the growing interest in integrating artificial intelligence within surgical practices, underscoring the necessity for transparency and interpretability in the outputs generated by these AI models. The authors conclude that ensuring these qualities is crucial for the successful incorporation of AI technologies into clinical settings, thereby enhancing their utility and acceptance among healthcare professionals.
Discussion
In the discussion of the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in surgery, the paper highlights the dual perceptions of AI among surgeons as both a potential benefit and a source of concern. While AI offers significant advantages in enhancing preoperative planning, navigation, skill assessment, and decision support, it also raises doubts about the reliability of machine-generated diagnoses and treatment recommendations. Surgeons, who are accustomed to making high-stakes decisions based on extensive training and experience, may fear that AI could undermine their clinical reasoning or technical skills. This skepticism underscores the necessity for eXplainable AI (XAI), which aims to make AI outputs transparent and interpretable, thereby fostering trust among surgical professionals.
The paper emphasizes the importance of developing interpretability methods tailored to the specific needs of surgeons, including global and individual explanatory patient features, as well as approaches that account for imaging data and temporal sequences in clinical processes. By providing insights into the factors influencing predictions and enabling comparisons with similar patient cases, XAI can enhance decision-making in complex surgical scenarios. Furthermore, the authors advocate for a collaborative approach between surgeons and computer scientists to create intuitive AI tools that align with clinical requirements, ultimately facilitating the integration of XAI into surgical practice. This collaboration is essential for ensuring that AI systems are not only effective but also trusted by healthcare professionals, thereby improving patient outcomes.