Non-task expert physicians benefit from correct explainable AI advice when reviewing X-rays
Gaube, Susanne
, Suresh, Harini, Raue, Martina, Lermer, Eva, Koch, Timo K. , Hudecek, Matthias F. C. , Ackery, Alun D., Grover, Samir C., Coughlin, Joseph F., Frey, Dieter, Kitamura, Felipe C. , Ghassemi, Marzyeh und Colak, Errol
(2023)
Non-task expert physicians benefit from correct explainable AI advice when reviewing X-rays.
Scientific Reports 13 (1).
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 18 Mrz 2025 10:06
Artikel
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Scientific Reports | ||||
| Verlag: | NATURE PORTFOLIO | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | BERLIN | ||||
| Band: | 13 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels: | 1 | ||||
| Datum | 2023 | ||||
| Institutionen | Medizin > Abteilung für Krankenhaushygiene und Infektiologie Humanwissenschaften > Institut für Psychologie > Lehrstuhl für Psychologie V (Sozial-, Arbeits- und Organisationspsychologie) - Prof. Dr. Peter Fischer | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | ALGORITHM; | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 75869 |
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