Diagnostic Pathology· 2025Q1
Hibrit ML-XAI Çerçevesi, Şeffaf Açıklamalarla Hastalık Tahmin Doğruluğunu %99,2'ye Yükseltiyor
Fostering trust and interpretability: integrating explainable AI (XAI) with machine learning for enhanced disease prediction and decision transparency
- 42atıf
- Q1SCImago
- 2025yıl
Kısa özet
Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) ile Makine Öğrenmesini (ML) entegre eden yeni bir hibrit çerçeve, beş hastalığın (Diyabet, Anemi, Talasemi, Kalp Hastalığı, Trombositopeni) tahmininde %99,2 doğruluk elde ederken her bir tahmin için özellik bazlı açıklamalar sunuyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
ÇıkarımlarUygulamada
Ana noktalarUygulamada
Makaleye SorUygulamada
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar, ana noktalar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açHealth Information ManagementHealth Professions