Achieving Trustworthiness in Medical AI via Domain-Informed Analysis

This dissertation examines methods for aligning algorithmic assumptions with medical domain knowledge in order to achieve AI trustworthiness. Grounded in four publications, it addresses missing data analysis and explainable AI subjects. It introduces an exploration framework for discovering missingness scenarios in healthcare, provides methods to enrich analysis with domain information, and studies reliability issues in time-series XAI methods, offering guidelines for trustworthy AI design.

Diese Dissertation untersucht Methoden zur Angleichung algorithmischer Annahmen an medizinisches Domänenwissen, um vertrauenswürdige KI zu erreichen. Basierend auf vier Publikationen behandelt sie fehlende Datenanalyse und erklärbare KI. Sie stellt ein Rahmenwerk zur Identifikation von Missingness-Szenarien im Gesundheitswesen vor, integriert Domänenwissen in Analysen und untersucht Zuverlässigkeitsprobleme in zeitbasierten XAI-Methoden mit Leitlinien für vertrauenswürdige KI.