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自我注重的变形器可解释的医学图像诊断：医疗保健可解释 AI 综述
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
近期人工智能在初级医疗服务中得到广泛应用，解决了医疗保健领域的需求供应失衡问题。Vision Transformers（ViT）是最先进的计算机视觉模型，但其复杂性可能导致人们对其运作方式的不确定性。可解释的人工智能（XAI）方法对医疗领域的决策过程尤为重要。本综述总结了最近 ViT 的进展和解释性方法，以实现医疗诊断应用的透明性。
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关键要点
- 人工智能在初级医疗服务中得到广泛应用，解决了医疗保健领域的需求供应失衡问题。
- Vision Transformers（ViT）是最先进的计算机视觉模型，受益于自注意力机制。
- 深度学习模型的复杂性使其常被视为黑匣子，导致对其运作方式的不确定性。
- 可解释的人工智能（XAI）对医疗领域的决策过程尤为重要。
- 本综述总结了最近 ViT 的进展和解释性方法，以实现医疗诊断应用的透明性。
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