유방암 재발에 대한 해석 가능 모델과 설명 가능 모델을 비교하는 체계적 검토 프로토콜

Eiman Sahly 및 동료들이 주도한 체계적 검토는 일차 치료 후 유방암 재발을 예측하기 위해 로지스틱 회귀 및 Cox 비례 위험 모델과 같은 본질적으로 해석 가능한 통계 모델과 설명 가능 인공지능(XAI) 접근법을 비교하고 있습니다.

PROSPERO에 CRD420251145602로 등록된 이 검토는 블랙박스, 그레이박스, 화이트박스 스펙트럼 전반에 걸쳐 출판된 모델을 비판적으로 평가하는 것을 목표로 합니다. 팀은 현재 데이터 추출을 완료 중이며 편향 위험 평가를 진행하기 전에 검토 질문, 검색 전략, CHARMS, PROBAST+AI, TRIPOD+AI와 같은 평가 도구에 대한 피드백을 받고 있습니다.

저자들은 신뢰할 수 있는 예후 모델을 위한 방법론적 격차를 식별하고 향후 방향을 제시하는 데 도움이 되도록 유방암 예후, 예측 모델링, 종양학 또는 설명 가능/해석 가능 AI 분야의 동료들의 의견을 환영합니다.