Artificial intelligence in radiology – beyond the black box
Luisa Gallée, Hannah Kniesel, Timo Ropinski, Michael Götz · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2023 · Heft 09 · S. 797-803
Bibliografische Angaben
Zusammenfassung
Zusammenfassung Hintergrund Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz nimmt in der Radiologie stetig zu. Doch gerade bei neuen und leistungsfähigen Verfahren, vor allem aus dem Bereich des Deep Learnings, ist das Nachvollziehen von Entscheidungen oft nicht mehr möglich. Die resultierenden Modelle erfüllen ihre Funktion, ohne dass die Nutzer die internen Abläufe nachvollziehen können und werden als sogenannte Black-Box eingesetzt. Gerade in sensiblen Bereichen wie der Medizin ist die Erklärbarkeit von Ergebnissen von herausragender Bedeutung, um deren Korrektheit zu verifizieren und Alternativen abwägen zu können…
