生物通1 个月
综述：可解释人工智能在疾病预测中的关键作用与突破进展
研究结果如下： XAI 方法的应用情况：研究发现，SHAP（Shapley Additive Explanations）和 LIME（Local Interpretable Model - agnostic Explanations）是疾病预测中应用最广泛的 XAI 方法，分别占 38% 和 26%。SHAP 在基因表达研究中应用较多，例如在帕金森病的研究中，它能有效突出重要 ...
生物通1 个月
可解释人工智能在疾病预测中的关键作用与突破进展
研究结果如下： XAI 方法的应用情况：研究发现，SHAP（Shapley Additive Explanations）和 LIME（Local Interpretable Model - agnostic Explanations）是疾病预测中应用最广泛的 XAI 方法，分别占 38% 和 26%。SHAP 在基因表达研究中应用较多，例如在帕金森病的研究中，它能有效突出重要 ...