可解释的医学诊断变压器原型

人工智能在医学诊断中的部署需要准确性、有效性和可信性，强调机器决策的可解释性。最近自动化医学图像诊断的趋势倾向于采用基于 Transformer 的架构，归功于其令人印象深刻的能力。我们的研究旨在创新一种强调 “区域” 而非 “像素” 相关性的独特注意块，以应对这一挑战。引入基于样本学习的创新系统，具备先进的自注意机制，并通过提供可理解的视觉洞察力，超越传统的临时视觉解释技术。我们使用定量和定性的方法论，演示了该方法在大规模的 NIH 胸部 X 射线数据集上的有效性。实验结果表明，我们提出的方法为可解释性提供了有希望的方向，这可以导致更可信的系统的发展，并促进这种技术更容易和快速地应用于常规诊所中。代码可在 www.github.com/NUBagcilab/r2r_proto 找到。