视觉评估AI：一种具有基于概念的解释和证据权重的假设驱动工具
Visual Evaluative AI: A Hypothesis-Driven Tool with Concept-Based Explanations and Weight of Evidence
AI总结：
本文提出视觉评估AI这一假设驱动决策辅助工具，通过提取图像中的高级人类概念并生成证据权重（WoE）为假设提供正负证据，在皮肤癌领域构建了相关网络应用并验证了其在不同基于概念的解释方法上的有效性。
摘要：
本文提出了视觉评估AI，这是一种决策辅助工具，可从图像数据中为给定假设提供正面和负面证据。该工具能在图像中找到高级人类概念，并在决策过程中为每个假设生成证据权重（WoE）。我们通过构建一个基于网络的应用程序，将该工具应用于皮肤癌领域并进行评估，用户可上传皮肤镜图像、选择假设，并通过评估提供的证据来分析其决策。此外，我们展示了视觉评估AI在不同基于概念的解释方法上的有效性。
英文摘要：
This paper presents Visual Evaluative AI, a decision aid that provides positive and negative evidence from image data for a given hypothesis. This tool finds high-level human concepts in an image and generates the Weight of Evidence (WoE) for each hypothesis in the decision-making process. We apply and evaluate this tool in the skin cancer domain by building a web-based application that allows users to upload a dermatoscopic image, select a hypothesis and analyse their decisions by evaluating the provided evidence. Further, we demonstrate the effectiveness of Visual Evaluative AI on different concept-based explanation approaches.
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