Inteligencia artificial explicable (XAI) en análisis de imágenes médicas basado en aprendizaje profundo

El instituto de Ciencias de la imagen en Utrecht, en los Países Bajos, ofrece una revisión perspicaz de la Inteligencia artificial explicable (IAE) aplicada al conocimiento profundo basado en análisis de imagen médica. El advenimiento del aprendizaje profundo ha impulsado avances significativos en el reino del análisis automático de las imágenes, una tarea que tradicionalmente recae en los humanos. En el contexto de la toma de decisiones, en donde los riesgos son menudo excepcionalmente alto, las preocupaciones entre los expertos médicos con respecto a la naturaleza del estudio profundo son perfectamente entendibles. 
Una de las formas prevalentes de la IAE en el análisis de imágenes médicas es la explicación visual, comúnmente referida como el mapeo sobresaliente. El mapeo sobresaliente sirve como una herramienta invaluable remarcando las regiones cruciales dentro de una imagen que juegan un papel decisivo en una toma de decisión. Otro ejemplo notable de IAE es la explicación textual, un método que crea descripciones textuales. Estas descripciones pueden variar desde características relativamente directas a repórters médicos comprehensivos. 
Dada la conexión intrínseca entre la toma de decisiones de alto riesgo y el campo de la medicina, evidente que la IAE tiende a convertirse en algo cada vez más indispensable. La trayectoria futura de la IAE en el análisis de imágenes médicas puede abarcar explicaciones biológicas. Muchos investigadores han predecido exitosamente procesos biológicos basados en características de la imagen utilizando el aprendizaje profundo. Adicionalmente, la IAE tiene el potencial de asistir a médicos en el proceso de diagnóstico y descubrió información oculta dentro de las imágenes médicas, por lo tanto, contribuyendo a una práctica médica más informada.