The book "Explainable Artificial Intelligence for Biomedical and Healthcare Applications" explores the development and implementation of AI technology in the healthcare and biomedical fields. It provides an overview of the current state of AI research and its applications in these areas, highlighting the potential benefits and challenges of using AI in healthcare and biomedicine. The book also discusses the importance of explainability in AI systems, particularly in high-stakes applications such as medical diagnosis and treatment. The book begins by discussing the history and evolution of AI technology, from its early beginnings to the present day. It then delves into the various applications of AI in healthcare and biomedicine, including image analysis, drug discovery, and patient data analysis. The authors emphasize the need for explainability in AI systems, arguing that it is essential for building trust between humans and machines. They also explore the challenges of implementing AI in these fields, such as data quality, privacy concerns, and the need for human oversight. The book's second part focuses on the technical aspects of AI, including machine learning algorithms and their limitations. The authors provide a detailed explanation of how AI systems work, and how they can be used to improve healthcare outcomes. They also discuss the ethical implications of AI in healthcare, such as bias and fairness, and the need for transparency in AI decision-making processes. The final section of the book looks at the future of AI in healthcare and biomedicine, highlighting potential areas of growth and innovation.

Книга «Объяснимый искусственный интеллект для биомедицинских и медицинских приложений» исследует разработку и внедрение технологий ИИ в области здравоохранения и биомедицины. В нем представлен обзор текущего состояния исследований в области ИИ и их применения в этих областях, в котором освещаются потенциальные преимущества и проблемы использования ИИ в здравоохранении и биомедицине. В книге также обсуждается важность объяснимости в системах ИИ, особенно в приложениях с высокими ставками, таких как медицинская диагностика и лечение. Книга начинается с обсуждения истории и эволюции технологий ИИ, от ее ранних истоков до наших дней. Затем он углубляется в различные применения ИИ в здравоохранении и биомедицине, включая анализ изображений, обнаружение лекарств и анализ данных пациентов. Авторы подчеркивают необходимость объяснимости в системах ИИ, утверждая, что это важно для укрепления доверия между людьми и машинами. Они также изучают проблемы внедрения ИИ в этих областях, такие как качество данных, проблемы конфиденциальности и необходимость надзора со стороны человека. Вторая часть книги посвящена техническим аспектам ИИ, включая алгоритмы машинного обучения и их ограничения. Авторы дают подробное объяснение того, как работают системы ИИ и как их можно использовать для улучшения результатов здравоохранения. Они также обсуждают этические последствия ИИ в здравоохранении, такие как предвзятость и справедливость, а также необходимость прозрачности в процессах принятия решений по ИИ. В заключительном разделе книги рассматривается будущее ИИ в здравоохранении и биомедицине, освещаются потенциальные области роста и инноваций.

''