Su-In Lee 讲解生物学和医学的可解释AI - #642

这篇文章总结了一个播客节目，该节目邀请了华盛顿大学的教授 Su-In Lee，讨论了计算生物学和临床医学中的可解释 AI (XAI)。 谈话强调了 XAI 对于特征协作的重要性、不同可解释性方法的稳健性以及跨学科合作的必要性。 这一集涵盖了 Lee 关于药物联合疗法的研究、处理生物医学数据的挑战，以及 XAI 在癌症和阿尔茨海默病治疗中的应用。 重点是通过改进病因识别和治疗策略，为医疗保健做出有意义的贡献。

• •可解释 AI 对于计算生物学和临床医学中的特征协作至关重要。
• •不同可解释性方法的稳健性是一个关键考虑因素。
• •计算机科学、生物学和医学之间的跨学科合作对于进步至关重要。