Do explainable AI (XAI) methods improve the acceptance of AI in clinical practice? An evaluation of XAI methods on Gleason grading

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1364617676
Titel	Do explainable AI (XAI) methods improve the acceptance of AI in clinical practice? An evaluation of XAI methods on Gleason grading / Robin Manz, Jonas Bäcker, Samantha Cramer, Philip Meyer, Dominik Müller, Anna Muzalyova, Lukas Rentschler, Christoph Wengenmayr, Ludwig Christian Hinske, Ralf Huss, Johannes Raffler, Iñaki Soto‐Rey
Person(en)	Manz, Robin (Verfasser) Bäcker, Jonas (Verfasser) Cramer, Samantha (Verfasser) Meyer, Philip (Verfasser) Müller, Dominik (Verfasser) Muzalyova, Anna (Verfasser) Rentschler, Lukas (Verfasser) Wengenmayr, Christoph (Verfasser) Hinske, Ludwig Christian Giuseppe (Verfasser) Huss, Ralf (Verfasser) Raffler, Johannes (Verfasser) Soto Rey, Iñaki (Verfasser)
Verlag	Augsburg : Universität Augsburg - Wiley
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2025
Umfang/Format	Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1211073 DOI: 10.1002/2056-4538.70023
URL	https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/frontdoor/index/index/docId/121107 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Anmerkungen	In: The Journal of Pathology: Clinical Research, 11, 2, S. e70023-
DDC-Notation	616.075 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n)	610 Medizin, Gesundheit

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