CareLit Fachartikel

Kl: Die Black Box transparent machen

N.N. · Krankenhaus-IT Journal · 2025 · Heft 2 · S. 10 bis 11

Dokument
326398
CareLit-ID
Jahr
2025
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
–
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Krankenhaus-IT Journal
Autor:innen
N.N.
Ausgabe
Heft 2 / 2025
Jahrgang 24
Seiten
10 bis 11
Erschienen: 2025-04-15 12:50:15
ISSN
1619-0629
DOI
–

Zusammenfassung

Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, die oft undurchsichtigen Entscheidungsprozesse von Kl-Systemen verständlich zu machen. Insbesondere bei komplexen Modellen wie neuronalen Netzen, die aufgrund ihrer hohen Anzahl an Parametern als "Black Box" gelten, ist Transparenz entscheidend. Für XAI fehlt bislang eine Maßzahl für die Beurteilung der „Erklärbarkeit“ eines Modells. Hierbei begegnen sich die Erweiterung menschlicher Intelligenz mit maschineller Intelligenz und auch umgekehrt eine Erweiterung der künstlichen Intelligenz durch menschliche Intuition.

Schlagworte

INTELLIGENZ MODELL BEURTEILUNG BENCHMARKING ENTSCHEIDUNG HAND INFORMATION LERNEN MEDIZIN Krankenhaus Krankenhaus-IT Journal