在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon SageMaker Clarify来改进临床环境中的模型可解释性在医学领域中使用的机器学习（ML）模型的可解释性变得越来越重要，因为为了获得认可，这些模型需要从多个角度进行解释这些角度包括医学、技术、法律和最重要的——患者的角度在医学领域中，基于文本开发的模型在统计学上已经变得准确，然而，为了为每个病人提供最佳护理，临床医生在伦理上要求评估与这些预测相关的弱点为了让临床医生能够根据每个病人的情况做出正确的选择，这些预测的可解释性是必需的
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