Diagn Progn Res. 2025 Dez 5;9(1):29. doi: 10.1186/s41512-025-00213-8.

RESUMO

Métodos de Inteligência Artificial (IA) Explicáveis são projetados para fornecer informações sobre como modelos baseados em IA fazem previsões. Na área da saúde, há uma expectativa generalizada de que esses métodos fornecerão informações relevantes e precisas sobre o funcionamento interno de modelos a diferentes partes interessadas (que vão desde pacientes e profissionais de saúde até desenvolvedores de diretrizes médicas e de IA). Essa é uma empreitada desafiadora, uma vez que o que qualifica como informação relevante pode diferir consideravelmente dependendo da parte interessada. Para muitas partes interessadas, explicações relevantes são de natureza causal, contudo, os métodos de IA explicáveis frequentemente não conseguem fornecer essas informações. Utilizando o framework Descrever-Prever-Explicar, argumentamos que os métodos de IA Explicáveis são boas ferramentas descritivas, pois podem ajudar a descrever como um modelo funciona, mas são limitados em sua capacidade de explicar por que um modelo funciona em termos de verdadeiros mecanismos biológicos subjacentes e relações de causa e efeito. Isso limita a capacidade dos métodos de IA explicáveis de fornecer conselhos acionáveis aos pacientes ou de avaliar a validade aparente de modelos baseados em IA.

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PMID: 41345739 | DOI: 10.1186/s41512-025-00213-8

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