English(EN) On the notion of missingness for path attribution explainability methods in medical settings: Guiding the selection of medically meaningful baselines

AI可解释性研究为医学影像提出新基线

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-08 04:00

研究人员在医学AI的可解释性方法中引入了一个名为“语义缺失”的新概念。这种方法将集成梯度等路径归因技术的基线定义为不仅是信号的缺失，而且是一种临床上合理的、疾病相关特征不存在的状态。该研究提出使用反事实生成模型（如VAE和扩散模型）来创建这些有意义的基线，并在三个数据集上展示了归因的忠实度和医学相关性的提高。 AI

影响为关键医疗应用中的AI决策引入了一种更稳健的解释方法，有可能增加临床信任度。

排序理由学术论文，提出了一种特定领域AI可解释性的新方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Alexander Geiger, Lars Wagner, Daniel Rueckert, Dirk Wilhelm, Alissa Jell · 2026-05-08 04:00

On the notion of missingness for path attribution explainability methods in medical settings: Guiding the selection of medically meaningful baselines

arXiv:2508.14482v3 Announce Type: replace Abstract: The explainability of deep learning models remains a significant challenge, particularly in the medical domain where interpretable outputs are essential for clinical trust and transparency. Path attribution methods such as Integ…

报道来源 [1]

On the notion of missingness for path attribution explainability methods in medical settings: Guiding the selection of medically meaningful baselines

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