Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Using interpretability approaches to update “black-box” clinical prediction models: an external validation study in nephrology
2020·30 Zitationen·Artificial Intelligence in Medicine
Volltext beim Verlag öffnen30
Zitationen
7
Autoren
2020
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
"Why Should I Trust You?"
2016 · 14.775 Zit.
Coding Algorithms for Defining Comorbidities in ICD-9-CM and ICD-10 Administrative Data
2005 · 10.552 Zit.
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
2020 · 8.977 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.583 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 8.105 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
Machine Learning in HealthcareSepsis Diagnosis and TreatmentExplainable Artificial Intelligence (XAI)