研究の背景

深層学習モデルは高精度な予測を実現しますが、どの根拠でその判断を下したのかを説明することが困難な"ブラックボックス"と化しています。医療現場では、AIの判断理由が説明できなければ、医師・患者の双方から信頼を得ることができません。

研究内容

説明可能なAI（Explainable AI: XAI）技術を医療分野に応用し、AIの判断根拠を可視化・言語化する研究を行っています。

• 心電図AI診断における注目領域の可視化（Attention Map, Grad-CAM）
• 自然言語生成による診断根拠の自動文章化
• 因果推論を組み合わせた因果XAIの開発

社会貢献

AI診断の透明性を高め、医師との協働によるより安全で信頼性の高い医療を実現します。