Методологія прийняття рішень на основі сукупної достовірності та інтепретованості рекомендації штучного інтелекту

Abstract

У статті розглядається перехід у медичній діагностиці від традиційних клініцистських методологій до доказових підходів із використанням штучного інтелекту (ШІ). Основною метою дослідження є розробка методології прийняття рішень, заснованої на інтеграції людських рішень і рекомендацій на основі ШІ, а також можливості інтерпретації результатів ШІ. Запропонована методологія передбачає формування рішень на основі людського інтелекту (ЛI) та ШІ, оцінку корисності рекомендацій та генерацію спільного рішення на основі кумулятивної ймовірності. Практичне застосування методики було продемонстровано шляхом експерименту з класифікації немедичних зображень. Результати дослідження підкреслюють важливість прозорості, інтерпретації та довіри до результатів ШІ для успішного використання ШІ в охороні здоров'я.

The article examines the transition in medical diagnostics from traditional cliniciandependent methodologies to evidence-based approaches using artificial intelligence (AI). The primary objective of the research is to develop a decision-making methodology based on the integration of human decisions and AI-based recommendations, as well as the interpretability of AI results for humans. The proposed methodology involves the formation of decisions based on human intelligence (HI) and AI, the assessment of the utility of recommendations, and generation of a joint decision based on cumulative probability. The practical application of the methodology was demonstrated through an experiment involving the classification of nonmedical images. The research findings underscore the importance of transparency, interpretability, and trust in AI results for the successful utilization of AI in healthcare.