کتاب هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی

کتاب هوش مصنوعی قابل‌ توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی نوشته‌ آتنا غلامپور، نقش شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی در نظام سلامت را بررسی کرده است. نویسنده در این اثر که توسط انتشارات شهید گمنام منتشر شده، از مبانی پردازش تصویر و یادگیری ماشین تا روش‌های پیشرفته‌ی تفسیر مدل‌های عمیق در تصویربرداری پزشکی را بررسی کرده است. تمرکز اصلی بر چالش جعبه‌ی سیاه در شبکه‌های عصبی و پیامدهای اخلاقی، بالینی و قانونی آن در تصمیم‌های تشخیصی است. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی

کتاب هوش مصنوعی قابل‌ توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی باتکیه‌بر تجربه و پژوهش آتنا غلامپور نوشته شده و از همان پیشگفتار، مسئله‌ی اعتماد به سامانه‌های هوشمند در محیط‌های بالینی را محور قرار داده است. نویسنده توضیح داده است که چگونه مدل‌های یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی به دقتی نزدیک یا حتی فراتر از متخصصان انسانی رسیده‌اند، اما به‌دلیل ماهیت جعبه‌سیاه، هنوز برای پزشکان و نهادهای نظارتی کاملاً قابل‌اتکا نیستند.  

ابتدا گذار از طب تجربی به پزشکی مبتنی‌بر داده و نسبت آن با پزشکی مبتنی‌بر شواهد در این کتاب بررسی شده است، سپس ابعاد اخلاقی، مسئولیت‌پذیری، عدالت و سوگیری الگوریتمی در نظام سلامت، نیازهای متفاوت پزشکان، بیماران و سیاست‌گذاران و مسئله‌ی اعتمادسازی در محیط بالینی طرح شده است. در ادامه، مبانی پردازش و تحلیل تصاویر پزشکی، مفاهیم پایه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی کانولوشنی و چالش‌های خاص یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی تشریح شده است. 

کتاب هوش مصنوعی قابل‌ توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی اثر آتنا غلامپور در فصل‌های بعدی به‌صورت ساختارمند سراغ روش‌های تفسیرپذیری می‌رود: از ضرورت تفسیرپذیری در تصویربرداری پزشکی و دسته‌بندی روش‌ها تا تکنیک‌های مبتنی‌بر گرادیان، روش‌های استانداردی مانند Grad-CAM و نسخه‌های تکاملی آن، رویکردهای مبتنی‌بر اخلال، روش‌های محلی مانند LIME و چارچوب‌های نظری مانند SHAP. آتنا غلامپور در کنار توضیح ریاضی و فنی، به نحوه‌ی بصری‌سازی نتایج برای متخصصان بالینی، معیارهای کمی ارزیابی وفاداری و پایداری توضیحات و ادغام XAI در جریان کار تشخیصی نیز پرداخته است.

خلاصه کتاب هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی

کتاب هوش مصنوعی قابل‌ت وضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی نشان می‌دهد که جهش دقت مدل‌های یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر پزشکی بدون شفافیت، برای محیط‌های بالینی کافی نیست. نویسنده ابتدا جایگاه پزشکی مبتنی‌بر داده را در کنار پزشکی مبتنی‌بر شواهد قرار می‌دهد و چالش جعبه‌ی سیاه، مسئولیت‌پذیری، سوگیری و تبعیض الگوریتمی را توضیح می‌دهد، سپس مبانی پردازش تصویر، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی کانولوشنی را مرور می‌کند تا بستر فنی بحث فراهم شود. 

در بخش اصلی، انواع روش‌های XAI در تصویربرداری پزشکی معرفی شده‌اند، از تکنیک‌های گرادیان‌محور و Grad-CAM تا روش‌های مدل‌آگنوستیک، LIME و SHAP. کتاب درنهایت بر ارزیابی وفاداری توضیحات، نمایش قابل‌فهم نتایج برای پزشکان و ایجاد تعادل میان دقت و تفسیرپذیری در تصمیم‌های تشخیصی تأکید کرده است.

چرا باید کتاب هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی را بخوانیم؟

کتاب هوش مصنوعی قابل‌ توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی را می‌توان به‌عنوان پلی میان ریاضیات، بالین و اخلاق در نظر گرفت. این کتاب کمک می‌کند خواننده منطق درونی مدل‌های عمیق را در سطح تصویر و ویژگی‌ها ببیند، تفاوت رویکردهای گرادیان‌محور، اخلال‌محور و مبتنی‌بر نظریه‌ی بازی را درک کند و بفهمد چگونه می‌توان XAI را در جریان کار تشخیصی، آموزش پزشکی و الزامات رگولاتوری ادغام کرد.

خواندن کتاب هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

مطالعه‌ی کتاب هوش مصنوعی قابل‌ توضیح (XAI) در تصویربرداری پزشکی به دانشجویان و پژوهشگران هوش مصنوعی پزشکی، رادیولوژیست‌ها و متخصصان تصویربرداری، فعالان مهندسی پزشکی و علوم داده‌ی سلامت و نیز سیاست‌گذاران و علاقه‌مندان به ابعاد اخلاقی و رگولاتوری سامانه‌های هوشمند در نظام سلامت پیشنهاد می‌شود.