Patterns· Zhenzhen Wang, Aleksander S. Popel, Jeremias Sulam·· 17 小时前精选AI 评分40
解读数字病理中的可解释 AI
Interpreting interpretable AI in digital pathology
AI 导读
这篇综述聚焦数字病理中的可解释 AI，指出许多模型仍是难以解释的黑箱，给使用、信任和监管带来挑战。作者把过去十年提升模型可解释性的研究整理成以方法为中心的框架，梳理新兴趋势与该领域仍不成熟之处，希望为可解释 AI 在数字病理中的后续发展提供路线图。
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来源：Patterns · cell.com
推荐理由
这篇综述把数字病理中分散的可解释性方法整理成以方法为中心的框架，便于读者对照现有路线与缺口。