{"id":4812,"date":"2022-12-02T19:10:21","date_gmt":"2022-12-03T00:10:21","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4812"},"modified":"2024-04-29T17:27:40","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:40","slug":"blog-wie-das-gesundheitswesen-erklarbare-ki-nutzen-konnte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-how-healthcare-could-use-explainable-ai\/","title":{"rendered":"Wie k\u00f6nnte das Gesundheitswesen erkl\u00e4rbare KI nutzen?"},"content":{"rendered":"

Wie k\u00f6nnte das Gesundheitswesen erkl\u00e4rbare KI nutzen?<\/p>\n

Gesundheitswesen, Finanzwesen, Versicherungen und Fertigung sind nur einige Branchen, in denen k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) gro\u00dfe Auswirkungen hat. Es werden immer komplexere KI-Modelle entwickelt, um die Anforderungen bestimmter Anwendungsf\u00e4lle zu erf\u00fcllen. Die Vorhersagen dieser KI-Modelle scheinen jedoch \"Blackbox\"-Outputs zu sein, ohne dass es eine Begr\u00fcndung oder Erkl\u00e4rung daf\u00fcr gibt, warum sie gemacht wurden. Die Notwendigkeit f\u00fcr Forscher, Organisationen und Regulierungsbeh\u00f6rden, zu verstehen, wie KI-Modelle Vorschl\u00e4ge, Prognosen usw. erstellen, f\u00fchrte zur Entwicklung von erkl\u00e4rbarer KI (XAI).<\/p>\n

Die erkl\u00e4rbare k\u00fcnstliche Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, XAI) ist einer der neuesten und am schnellsten wachsenden Zweige der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Der XAI-Ansatz zielt darauf ab, eine f\u00fcr den Menschen verst\u00e4ndliche Erkl\u00e4rung f\u00fcr das Deep-Learning-Modell anzubieten. In sicherheitskritischen Branchen wie dem Gesundheitswesen oder der Sicherheit ist dies \u00e4u\u00dferst wichtig. Die in der Literatur im Laufe der Jahre vorgestellten Ans\u00e4tze behaupten h\u00e4ufig, dass sie die Frage, wie das Modell zu seiner Schlussfolgerung gekommen ist, auf einfache Weise beantworten.<\/p>\n

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