Doctoral Meeting: 'Explainable AI and Bayesian Networks: Development, Explanation, and Real-World Application Insights'

En esta reunión doctoral, nos adentraremos en el polifacético ámbito del lenguaje natural, la explicabilidad y las redes bayesianas (BN). Proporcionaremos un estudio exhaustivo de las aplicaciones de las BNs en escenarios del mundo real y exploraremos la utilización de Grandes Modelos de Lenguaje como una poderosa herramienta para recopilar la estructura de las BNs, arrojando luz sobre su significado práctico. La presentación se centra en una aplicación específica en el ámbito médico, empleando técnicas de Inteligencia Artificial Explicable para el diagnóstico de la enfermedad del hígado graso no alcohólico. Además, presentamos un método novedoso diseñado para mejorar la interpretabilidad de las redes bayesianas, contribuyendo así al panorama en evolución del aprendizaje automático explicable.

Supervisores: Alberto José Bugarín Diz