Book Explainable Artificial Intelligence for Biomedical Applications Introduction: Artificial Intelligence (AI) has been revolutionizing various aspects of our lives since its inception, and the field of biomedicine is no exception. With the help of AI, we have witnessed unprecedented breakthroughs in medical diagnosis, treatment, and research. However, the increasing complexity of AI algorithms has led to a significant challenge - the "black box" problem. The black box refers to the lack of transparency and understanding of how AI models make decisions, making it difficult to build trustworthy intelligent systems in medical applications. To address this issue, researchers have been trying to solve the black box problem by using modular additions, which have led to the emergence of Explainable Artificial Intelligence (XAI). This book provides an essential edited work on the latest advancements in XAI for biomedical applications, covering both introductory perspectives and applied touches, as well as discussions on critical problems and future insights on how to develop and apply XAI to biomedical applications. Chapter 1: The Rise of Explainable Artificial Intelligence In this chapter, we will explore the evolution of AI and the need for explainability in biomedical applications. We will discuss how AI has transformed over time, from simple rule-based systems to complex deep learning models, and how this evolution has led to the black box problem.

Book Explainable Artificial Intelligence for Biomedical Applications Введение: Искусственный интеллект (ИИ) произвел революцию в различных аспектах нашей жизни с момента ее создания, и область биомедицины не является исключением. С помощью ИИ мы стали свидетелями беспрецедентных прорывов в медицинской диагностике, лечении и исследованиях. Однако возрастающая сложность алгоритмов ИИ привела к существенному вызову - проблеме «черного ящика». Черный ящик относится к отсутствию прозрачности и понимания того, как модели ИИ принимают решения, что затрудняет создание надежных интеллектуальных систем в медицинских приложениях. Чтобы решить эту проблему, исследователи пытались решить проблему черного ящика с помощью модульных дополнений, которые привели к появлению Explainable Artificial Intelligence (XAI). Эта книга содержит важную отредактированную работу о последних достижениях в XAI для биомедицинских приложений, охватывающую как вводные перспективы, так и прикладные прикосновения, а также обсуждения критических проблем и будущего понимания того, как разрабатывать и применять XAI для биомедицинских приложений. Глава 1: Рост объяснимого искусственного интеллекта В этой главе мы рассмотрим эволюцию ИИ и необходимость объяснимости в биомедицинских приложениях. Мы обсудим, как ИИ трансформировался с течением времени, от простых систем, основанных на правилах, до сложных моделей глубокого обучения, и как эта эволюция привела к проблеме «черного ящика».

L'intelligence artificielle exploitable pour les applications biomédicales Introduction : L'intelligence artificielle (IA) a révolutionné divers aspects de notre vie depuis sa création, et le domaine de la biomédecine ne fait pas exception. Avec l'IA, nous avons été témoins de progrès sans précédent dans le diagnostic médical, le traitement et la recherche. Cependant, la complexité croissante des algorithmes d'IA a conduit à un défi important - le problème de la boîte noire. La boîte noire fait référence au manque de transparence et de compréhension de la façon dont les modèles d'IA prennent des décisions, ce qui rend difficile la mise en place de systèmes intelligents fiables dans les applications médicales. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont essayé de résoudre le problème de la boîte noire à l'aide de compléments modulaires qui ont conduit à l'exploration de l'intelligence artificielle (XAI). Ce livre contient un important travail édité sur les dernières avancées de XAI pour les applications biomédicales, couvrant à la fois les perspectives d'introduction et le toucher appliqué, ainsi que des discussions sur les défis critiques et la compréhension future de la façon de développer et d'appliquer XAI pour les applications biomédicales. Chapitre 1 : La croissance de l'intelligence artificielle explicable Dans ce chapitre, nous examinerons l'évolution de l'IA et la nécessité de l'explication dans les applications biomédicales. Nous discuterons de la façon dont l'IA s'est transformée au fil du temps, des systèmes simples basés sur des règles aux modèles complexes d'apprentissage profond, et de la façon dont cette évolution a conduit au problème de la « boîte noire ».

Inteligencia Artificial Explorable para Aplicaciones Biomédicas Introducción: La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado varios aspectos de nuestra vida desde su creación y el campo de la biomedicina no es una excepción. Con la ayuda de la IA, hemos sido testigos de avances sin precedentes en el diagnóstico, tratamiento e investigación médica. n embargo, la creciente complejidad de los algoritmos de IA ha llevado a un desafío esencial, el problema de la «caja negra». La caja negra se refiere a la falta de transparencia y comprensión de cómo los modelos de IA toman decisiones, lo que dificulta la creación de sistemas inteligentes robustos en aplicaciones médicas. Para resolver este problema, los investigadores trataron de resolver el problema de la caja negra con complementos modulares que condujeron a la aparición de la Inteligencia Artificial Explosiva (XAI). Este libro contiene un importante trabajo editado sobre los últimos avances en XAI para aplicaciones biomédicas, que abarca tanto perspectivas introductorias como toques aplicados, así como discusiones sobre los desafíos críticos y la comprensión futura de cómo desarrollar y aplicar XAI para aplicaciones biomédicas. Capítulo 1: crecimiento de la inteligencia artificial explicable En este capítulo abordaremos la evolución de la IA y la necesidad de explicabilidad en las aplicaciones biomédicas. Discutiremos cómo la IA se ha transformado con el tiempo, desde sistemas simples basados en reglas hasta modelos complejos de aprendizaje profundo, y cómo esta evolución ha llevado al problema de la «caja negra».

A inteligência artificial (IA) revolucionou vários aspectos da nossa vida desde a sua criação, e a área da biomedicina não é exceção. Através da IA, assistimos a avanços sem precedentes em diagnósticos, tratamentos e pesquisas médicas. No entanto, a complexidade crescente dos algoritmos de IA levou a um desafio significativo - o problema da caixa preta. A caixa preta refere-se à falta de transparência e de compreensão da forma como os modelos de IA tomam decisões, o que dificulta a criação de sistemas inteligentes confiáveis em aplicativos médicos. Para resolver este problema, os pesquisadores tentaram resolver o problema da caixa preta com adições modulares que resultaram no Expainable Artesical Intelligence (XAI). Este livro contém um importante trabalho editado sobre os avanços recentes na XAI para aplicações biomédicas, abrangendo as perspectivas de introdução e os toques aplicados, discutindo os desafios críticos e compreendendo como desenvolver e aplicar XAI para aplicações biomédicas. Capítulo 1: Crescimento da inteligência artificial explicável Neste capítulo, vamos abordar a evolução da IA e a necessidade de explicabilidade nas aplicações biomédicas. Vamos discutir como a IA se transformou ao longo do tempo, de sistemas simples baseados em regras a modelos complexos de aprendizagem profunda, e como essa evolução levou ao problema da caixa negra.

L'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) ha rivoluzionato diversi aspetti della nostra vita da quando è stata creata, e la biomedicina non fa eccezione. Con l'intelligenza artificiale abbiamo visto progressi senza precedenti nella diagnosi medica, nel trattamento e nella ricerca. Tuttavia, la crescente complessità degli algoritmi di IA ha causato una chiamata importante, ovvero il problema della scatola nera. La scatola nera si riferisce alla mancanza di trasparenza e di comprensione del modo in cui i modelli IA prendono le decisioni, rendendo difficile creare sistemi intelligenti affidabili nelle applicazioni mediche. Per risolvere il problema, i ricercatori hanno cercato di risolvere il problema della scatola nera con gli integratori modulari che hanno portato alla nascita dell'Intelligence Artigianale (XAI). Questo libro contiene un importante lavoro modificato sugli ultimi sviluppi di XAI per le applicazioni biomediche, che comprende le prospettive introduttive e i tasti applicativi, oltre a discutere dei problemi critici e capire come sviluppare e applicare XAI per le applicazioni biomediche. Capitolo 1: Crescita dell'intelligenza artificiale spiegabile In questo capitolo affronteremo l'evoluzione dell'intelligenza artificiale e la necessità di spiegare le applicazioni biomediche. Discuteremo di come l'IA si sia trasformata nel tempo, da sistemi semplici basati su regole a modelli complessi di apprendimento profondo, e di come questa evoluzione abbia portato al problema della scatola nera.

Book Explainable Artificial Intelligence for Biomedical Applications Einleitung: Künstliche Intelligenz (KI) hat seit ihrer Gründung verschiedene Aspekte unseres bens revolutioniert, und der Bereich der Biomedizin ist keine Ausnahme. Mit Hilfe von KI haben wir beispiellose Durchbrüche in der medizinischen Diagnostik, Behandlung und Forschung erlebt. Die zunehmende Komplexität von KI-Algorithmen hat jedoch zu einer erheblichen Herausforderung geführt - dem Black-Box-Problem. Die Black Box bezieht sich auf einen Mangel an Transparenz und Verständnis dafür, wie KI-Modelle Entscheidungen treffen, was es schwierig macht, robuste intelligente Systeme in medizinischen Anwendungen zu erstellen. Um dieses Problem zu lösen, versuchten die Forscher, das Black-Box-Problem mit modularen Add-ons zu lösen, die zu Explainable Artificial Intelligence (XAI) führten. Dieses Buch enthält wichtige bearbeitete Arbeiten über die neuesten Fortschritte bei XAI für biomedizinische Anwendungen, die sowohl einführende Perspektiven als auch angewandte Berührungen umfassen, sowie Diskussionen über kritische Probleme und zukünftige Einblicke in die Entwicklung und Anwendung von XAI für biomedizinische Anwendungen. Kapitel 1: Das Wachstum der erklärbaren künstlichen Intelligenz In diesem Kapitel werden wir die Entwicklung der KI und die Notwendigkeit der Erklärbarkeit in biomedizinischen Anwendungen untersuchen. Wir werden diskutieren, wie sich die KI im Laufe der Zeit verändert hat, von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu komplexen Deep-arning-Modellen, und wie diese Entwicklung zum Black-Box-Problem geführt hat.

Book Explainable Artificial Intelligence for Biomedical Applications Wprowadzenie: Sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizowała różne aspekty naszego życia od początku jego istnienia, a dziedzina biomedycyny nie jest wyjątkiem. Z AI widzieliśmy bezprecedensowe przełomy w diagnostyce medycznej, leczeniu i badaniach. Jednak rosnąca złożoność algorytmów AI doprowadziła do znacznego wyzwania - problemu czarnej skrzynki. Czarna skrzynka odnosi się do braku przejrzystości i zrozumienia sposobu podejmowania decyzji przez modele AI, co utrudnia budowę solidnych inteligentnych systemów w zastosowaniach medycznych. Aby rozwiązać ten problem, naukowcy próbowali rozwiązać problem czarnej skrzynki z modułowymi dodatkami, które doprowadziły do wyjaśnienia sztucznej inteligencji (XAI). Niniejsza książka zawiera ważne prace nad najnowszymi osiągnięciami XAI w zakresie zastosowań biomedycznych, obejmujące zarówno perspektywy wstępne, jak i dotykowe, a także dyskusje na temat zagadnień krytycznych i przyszłego zrozumienia sposobów opracowywania i stosowania XAI w zastosowaniach biomedycznych. Rozdział 1: Wzrost eksponowanej sztucznej inteligencji W tym rozdziale przyglądamy się ewolucji sztucznej inteligencji i potrzebie wyjaśnienia w zastosowaniach biomedycznych. Omawiamy, jak AI przekształciła się w czasie, od prostych systemów opartych na zasadach do złożonych modeli głębokiego uczenia się i jak ta ewolucja doprowadziła do problemu czarnej skrzynki.

Book Intelligence Artifical Intelligence for Biomedical Applications Introduction: בינה מלאכותית (AI) חוללה מהפכה בחיינו מאז הקמתה, ותחום הביו-רפואה אינו יוצא מן הכלל. עם אל, ראינו פריצות דרך חסרות תקדים באבחון רפואי, טיפול ומחקר. עם זאת, המורכבות הגוברת של אלגוריתמי הבינה המלאכותית הובילה לאתגר משמעותי - בעיית הקופסה השחורה. הקופסה השחורה מתייחסת לחוסר שקיפות ולהבנה של אופן קבלת החלטות מודלים של בינה מלאכותית, מה שמקשה על בניית מערכות אינטליגנטיות חזקות ביישומים רפואיים. כדי לפתור בעיה זו ניסו החוקרים לפתור את בעיית הקופסה השחורה עם תוספים מודולריים שהובילו לבינה מלאכותית ברת-הסבר (XAI). ספר זה מכיל עבודה ערוכה חשובה על ההתקדמות האחרונה ב-XAI ביישומים ביו-רפואיים, הסוקרת הן נקודות מבט מבוא והן מגע יישומי, וכן דיונים בנושאים קריטיים והבנה עתידית כיצד לפתח וליישם XAI עבור יישומים ביו-רפואיים. פרק 1: עליית הבינה המלאכותית הניתנת להסבר בפרק זה, אנו בוחנים את התפתחות הבינה המלאכותית ואת הצורך בהסברים ביישומים ביו-רפואיים. אנו דנים כיצד אי-איי השתנה עם הזמן, ממערכות פשוטות המבוססות על חוקים למודלים מורכבים של למידה עמוקה, ואיך האבולוציה הזו הובילה לבעיית הקופסה השחורה.''

Biyomedikal Uygulamalar için Açıklanabilir Yapay Zeka Giriş: Yapay zeka (AI), kuruluşundan bu yana hayatımızın çeşitli yönlerinde devrim yarattı ve biyomedikal alanı bir istisna değildir. AI ile tıbbi tanı, tedavi ve araştırmada benzeri görülmemiş atılımlar gördük. Bununla birlikte, AI algoritmalarının artan karmaşıklığı önemli bir zorluğa yol açmıştır - kara kutu sorunu. Kara kutu, AI modellerinin nasıl karar verdiğine dair şeffaflık ve anlayış eksikliğini ifade eder ve tıbbi uygulamalarda sağlam akıllı sistemler oluşturmayı zorlaştırır. Bu sorunu çözmek için, araştırmacılar kara kutu problemini Açıklanabilir Yapay Zekaya (XAI) yol açan modüler eklentilerle çözmeye çalıştılar. Bu kitap, biyomedikal uygulamalar için XAI'daki son gelişmeler üzerine, hem giriş perspektiflerini hem de uygulamalı dokunuşu kapsayan önemli düzenlenmiş çalışmaların yanı sıra, kritik konular hakkında tartışmalar ve biyomedikal uygulamalar için XAI'nın nasıl geliştirileceği ve uygulanacağı konusunda gelecekteki anlayışları içermektedir. Bölüm 1: Açıklanabilir Yapay Zekanın Yükselişi Bu bölümde, AI'nın evrimine ve biyomedikal uygulamalarda açıklanabilirlik ihtiyacına bakıyoruz. Yapay zekanın zaman içinde basit kural tabanlı sistemlerden karmaşık derin öğrenme modellerine nasıl dönüştüğünü ve bu evrimin kara kutu sorununa nasıl yol açtığını tartışıyoruz.

كتاب الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير للتطبيقات الطبية الحيوية مقدمة: أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في جوانب مختلفة من حياتنا منذ إنشائها، ومجال الطب الحيوي ليس استثناءً. مع الذكاء الاصطناعي، شهدنا اختراقات غير مسبوقة في التشخيص الطبي والعلاج والبحث. ومع ذلك، أدى التعقيد المتزايد لخوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى تحدٍ كبير - مشكلة الصندوق الأسود. يشير الصندوق الأسود إلى الافتقار إلى الشفافية وفهم كيفية اتخاذ نماذج الذكاء الاصطناعي للقرارات، مما يجعل من الصعب بناء أنظمة ذكية قوية في التطبيقات الطبية. لحل هذه المشكلة، حاول الباحثون حل مشكلة الصندوق الأسود من خلال إضافات معيارية أدت إلى الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI). يحتوي هذا الكتاب على أعمال محررة مهمة حول التطورات الأخيرة في XAI للتطبيقات الطبية الحيوية، والتي تغطي كلاً من وجهات النظر التمهيدية واللمسة التطبيقية، بالإضافة إلى المناقشات حول القضايا الحاسمة والفهم المستقبلي لكيفية تطوير وتطبيق XAI للتطبيقات الطبية الحيوية. الفصل 1: صعود الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في هذا الفصل، ننظر في تطور الذكاء الاصطناعي والحاجة إلى إمكانية التفسير في التطبيقات الطبية الحيوية. نناقش كيف تحول الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت، من الأنظمة البسيطة القائمة على القواعد إلى نماذج التعلم العميق المعقدة، وكيف أدى هذا التطور إلى مشكلة الصندوق الأسود.

생의학 응용 프로그램 소개를위한 설명 가능한 인공 지능: 인공 지능 (AI) 은 처음부터 우리 삶의 다양한 측면에 혁명을 일으켰으며 생물 의학 분야도 예외는 아닙니다. AI를 통해 의료 진단, 치료 및 연구에서 전례없는 돌파구를 보았습니다. 그러나 AI 알고리즘의 복잡성이 증가함에 따라 블랙 박스 문제라는 중대한 문제가 발생했습니다. 블랙 박스는 AI 모델이 의사 결정을 내리는 방법에 대한 투명성과 이해가 부족하여 의료 응용 분야에서 강력한 지능형 시스템을 구축하기가 어렵다는 것을 말 이 문제를 해결하기 위해 연구원들은 XAI (Explainable Artificial Intelligence) 로 이어지는 모듈 식 애드온으로 블랙 박스 문제를 해결하려고 시도했습니다. 이 책에는 생의학 응용 프로그램을위한 XAI의 최근 발전에 대한 중요한 편집 작업이 포함되어 있으며, 입문 관점과 응용 터치를 모두 다루고 있으며, 생의학 응용 프로그램에 XAI를 개발하고 적용하는 방법에 대한 중요한 문제와 향후 이해에 대한 1 장: 설명 가능한 인공 지능의 상승 이 장에서 우리는 AI의 진화와 생의학 응용 분야의 설명 할 필요성을 살펴 봅니다. 간단한 규칙 기반 시스템에서 복잡한 딥 러닝 모델에 이르기까지 AI가 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했는지, 이러한 진화로 인해 블랙 박스 문제가 어떻게 발생했는

Book Explainable Artificial Intelligence for Biomedical Applicationsはじめに：人工知能（AI）は創立以来、私たちの生活のさまざまな側面に革命をもたらしてきました。AIでは、医療診断、治療、研究において前例のない突破口を見いだしました。しかし、AIアルゴリズムの複雑さが増すにつれ、ブラックボックス問題という大きな課題が生じています。Black Boxとは、AIモデルがどのように意思決定を行うかについての透明性と理解が欠如しているため、医療アプリケーションで堅牢なインテリジェントシステムを構築することが困難であることを意味します。この問題を解決するために、研究者たちは、説明可能な人工知能（XAI）につながったモジュラーアドオンでブラックボックスの問題を解決しようとしました。本書には、XAIの生物医学応用の最近の進歩に関する重要な編集作業が含まれており、入門的視点と応用タッチの両方を網羅しています。第1章：説明可能な人工知能の台頭この章では、AIの進化と生物医学的応用における説明可能性の必要性について見ていきます。AIが単純なルールベースのシステムから複雑なディープラーニングモデルにどのように変化してきたか、そしてこの進化がどのようにしてブラックボックスの問題につながったのかについて説明します。

生物醫學應用書籍可解釋人工智能介紹：人工智能（AI）自成立以來就徹底改變了我們生活的各個方面，生物醫學領域也不例外。在AI的幫助下，我們在醫學診斷、治療和研究方面取得了前所未有的突破。但是，AI算法越來越復雜導致了一個重大挑戰-「黑匣子」問題。黑匣子是指缺乏透明度和對AI模型如何做出決策的理解，因此很難在醫療應用中創建可靠的智能系統。為了解決這個問題，研究人員試圖通過模塊化添加來解決黑匣子問題，從而產生了可解釋的人工智能（XAI）。本書包含有關XAI生物醫學應用的最新進展的重要編輯著作，涵蓋了介紹性觀點和應用觸摸，並討論了關鍵問題以及將來如何開發和應用XAI用於生物醫學應用。第一章：可解釋人工智能的發展在本章中,我們將研究人工智能的演變以及生物醫學應用中可解釋性的必要性。我們將討論AI如何隨著時間的推移而轉變，從簡單的基於規則的系統到復雜的深度學習模型，以及這種演變如何導致「黑匣子」問題。