XAIS-projektissa kehitetään vuorovaikutteisia lääketieteellisten kuvien segmentointimenetelmiä soveltaen selittäviä tekoälyjärjestelmiä ja XR-visualisointia, jotka yhdessä auttavat lääkäreitä kuvaperusteisessa diagnoosissa ja kliinisen hoidon suunnittelussa. Tavoitteena on yhdistää käyttäjän asiantuntijuus konkreettisemmin tekoälyn osaamiseen mahdollistamalla vuoropuhelun toimijoiden välillä. Tekoälyjärjestelmä perustuu likimääräisen Bayesilaisen Syväoppimisen menetelmiin, jotka yhdistetään XR-visualisointiin ja XR-interaktioon tekoälyjärjestelmän tehtävän helpottamiseksi kuvien segmentoinnissa. XR-kehityksessä sovelletaan ihmiskeskeistä suunnittelua ja lääketieteellisten asiantuntijakäyttäjien kanssa tehtäviä kontrolloituja käyttäjätestejä. Uudet menetelmät tekevät lääketieteellisten kuvien analyysimenetelmistä aiempaa tarkempia ja luotettavampia, mikä lisää lääketieteen asiantuntijoiden luottamusta segmentointituloksiin, säästää analyysiaikaa ja välttää kalliita virheitä.

2022

2024