نهج غير مشرف لتحقيق قابلية التفسير على مستوى المراقبة في السجلات الصحية

السجلات الصحية الإلكترونية ضرورية لسلامة المرضى، حيث تقوم بتوثيق الحالات والخطط والإجراءات باستخدام النص الحر والأكواد الطبية. لقد ساهمت نماذج اللغات بشكل كبير في تحسين معالجة هذه السجلات، مما يساعد على تبسيط العمليات وتقليل إدخال البيانات اليدوي، وبالتالي توفير موارد كبيرة للمزودين الصحيين. ومع ذلك، فإن طبيعة الصندوق الأسود لهذه النماذج غالباً ما تجعل المهنيين الصحيين مترددين في الوثوق بها. تزيد أحدث طرق التفسير من شفافية النموذج ولكنها تعتمد على فواصل الأدلة المصححة من قبل البشر، والتي تكون باهظة الثمن. في هذه الدراسة، نقترح نهجًا لإنتاج تفسيرات محتملة وموثوقة دون الحاجة إلى مثل هذه التصحيحات. نوضح أن التدريب على المتانة المعادية (adversarial robustness) يحسن مصداقية التفسيرات ونقدم AttInGrad، وهو طريقة تفسير جديدة أفضل من الطرق السابقة. من خلال دمج كلا الإسهامين في إطار غير مشروط تمامًا، ننتج تفسيرات ذات جودة مماثلة أو أفضل من تلك التي يتم إنتاجها بطريقة مشروطة. سنقوم بنشر رمزنا وأوزان نموذجنا.请注意，"adversarial robustness" 是一个不太常见的术语，因此我在阿拉伯语译文中保留了英文标注。其他术语如 "Electronic healthcare records" 和 "medical codes" 都使用了通用的阿拉伯语译法。希望这段翻译符合您的要求。