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Ein Referenzmodell für Explainable AI für die Medizin
- Projektleitung:
- Holzinger Andreas
- Laufzeit:
- 04.11.2019-31.12.2022
- Programm:
- FWF Einzelprojekt
- Art der Forschung
- Grundlagenforschung
- Mitarbeiter*innen
- Holzinger, Andreas, Projektleiter*in
- Beteiligte MUG-Organisationseinheiten
- Institut für Medizinische Informatik, Statistik und Dokumentation
- Gefördert durch
- FWF, Fonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung, Wien, Österreich
FWF-Grant-DOI: 10.55776/P32554
- Publizierte Projektergebnisse
- > Generating Explanations for Conceptual Validation ... KUNSTL INTELL. 2023;
- > The augmented radiologist: artificial intelligence... Pediatr Radiol. 2022; 52(11):2074-2086
- > Personas for Artificial Intelligence (AI) an Open ... IEEE ACCESS. 2022; 10: 23732-23747.
- > Information fusion as an integrative cross-cutting... INFORM FUSION. 2022; 79: 263-278.
- > The Ten Commandments of Ethical Medical AI... COMPUTER. 2021; 54(7): 119-123.
- > Toward Human-AI Interfaces to Support Explainabili... COMPUTER. 2021; 54(10): 78-86.
- > Classification by ordinal sums of conjunctive and ... KNOWL-BASED SYST. 2021; 220:
- > Kandinsky Patterns... ARTIF INTELL. 2021; 300: 103546
- > AI and Big Data in Healthcare: Towards a More Comp... J CLIN MED. 2021; 10(4): 766
- > Recommender systems in the healthcare domain: stat... J INTELL INF SYST. 2021;
- > Towards multi-modal causability with Graph Neural ... INFORM FUSION. 2021; 71: 28-37.
- > KANDINSKY Patterns as IQ-Test for Machine Learning... In: Tjoa, AM editors(s). International Cross-Domain Conference for Machine Learning and Knowledge Extraction, Lecture Notes in Computer Science LNCS 11713. Cham: Springer/Nature; p. 1-14. 2019(ISBN: 978-3-030-29725-1)