A systematic review of explainable artificial intelligence methods for speech-based cognitive decline detection
7.0
来源：
Nature
关键字：
medical imaging+deep learning
发布时间：
2025-11-27 03:46
摘要：
该系统评估了可解释人工智能（XAI）在基于语音的认知衰退检测中的应用，强调了透明性和可解释性在临床环境中的重要性。研究回顾了13项相关研究，探讨了不同XAI技术的有效性和临床适用性，发现这些技术能够有效识别阿尔茨海默病和轻度认知障碍的早期迹象。尽管取得了一定的进展，但在临床验证和真实世界应用方面仍存在显著差距。
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关键证据
可解释AI方法在识别认知衰退的潜力上表现出色，AUC值在0.76-0.94之间。
研究强调了临床应用中对可解释性的需求，以便于医生理解AI的决策过程。
系统评估了13项研究，提供了对可解释AI在认知衰退检测中的应用的全面视角。
真实性检查
否
AI评分总结
该系统评估了可解释人工智能（XAI）在基于语音的认知衰退检测中的应用，强调了透明性和可解释性在临床环境中的重要性。研究回顾了13项相关研究，探讨了不同XAI技术的有效性和临床适用性，发现这些技术能够有效识别阿尔茨海默病和轻度认知障碍的早期迹象。尽管取得了一定的进展，但在临床验证和真实世界应用方面仍存在显著差距。