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Achieving Explainability in Lung Cancer Detection Through Human-Centric Design
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了XpertXAI模型，旨在解决肺癌检测中深度学习模型决策不透明的问题。该模型以人为本，增强了临床概念的可解释性，提高了预测准确性，为医疗诊断中的可解释人工智能提供了可扩展的解决方案。
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关键要点
- 本研究提出了XpertXAI模型，旨在解决肺癌检测中深度学习模型决策不透明的问题。
- XpertXAI模型采用以人为本的设计，增强了临床概念的可解释性。
- 该模型在预测准确性和临床意义的解释上超越了现有技术。
- XpertXAI为医疗诊断中的可解释人工智能提供了可扩展的解决方案。
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