- 人工知能を用いた心電図（AI-ECG）モデルは診断・予後タスクで高性能を示す一方でブラックボックス性が臨床導入を妨げており、本研究は変分オートエンコーダー（VAE）を用いた内在的な解釈可能性が心電図解読性能に与えるコストを評価することを目的とする。
心電図AIモデルにおけるVAE‑SCAN変分オートエンコーダーの説明可能性と性能のトレードオフ
AIによる要点抽出
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