面向患者的IVF结果预测可解释性
人机交互
2025-06-24 v1
摘要
本文评估了体外受精(IVF)结果预测工具的用户界面在患者或潜在患者眼中的可理解性。我们分析了四年来来自患者的匿名反馈，随后进行用户调查和访谈，以量化信任度和可理解性。结果表明，非专业用户对模型可解释性的需求超出了模型特征空间的范围。我们识别出关于数据漂移和模型排除的患者关切，这些关切会影响信任。结果呼吁关注当前可解释人工智能研究和设计实践的不足，以及在高风险医疗情境中，用户获取大量信息并建立复杂心理模型的背景下，需要超出模型特征空间和认识论假设的可解释性。为应对这些挑战，我们提出了基于对话的用户界面，并探讨了个性化解释的用户期望。
引用
@article{arxiv.2506.18760,
title = {Patient-Centred Explainability in IVF Outcome Prediction},
author = {Adarsa Sivaprasad and Ehud Reiter and David McLernon and Nava Tintarev and Siladitya Bhattacharya and Nir Oren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.18760},
year = {2025}
}