Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Evaluating the fairness and accuracy of machine learning–based predictions of clinical outcomes after anatomic and reverse total shoulder arthroplasty
9
Zitationen
13
Autoren
2023
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.250 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.109 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.482 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.434 Zit.
Autoren
Institutionen
- Exactech (United States)(US)
- Mayo Clinic in Florida(US)
- Jacksonville College(US)
- University of Michigan–Ann Arbor(US)
- Orthopedic Center(US)
- Parsons (United States)(US)
- MaineHealth(US)
- Orthopedic Institute(US)
- Centro Universitário de Jaraguá do Sul(BR)
- University of Tennessee at Knoxville(US)
- Campbell Clinic(US)