Leveraging knowledge for explainable AI in personalized cancer treatment: challenges and future directions
Daghir-Wojtkowiak, Emilia ; Alfaro, Javier ; Mastromattei, Michele ; Palkowski, Aleksander ; Stares, Mark ; Roca-Umbert, Ana ; Krajnc, Andraz ; Leoni, Riccardo ; Boland, Anne ; Nourbaksh, Aria ; Kallor, Ashwin ; Ducki, Camille ; Venditti, Davide ; Montesano, Carla ; Cipriani, Chiara ; Faria, Daniel ; Pflieger, Delphine ; Zago, Elisa ; Bardet, Etienne ; Serrano, Filipa ; Jeanneret, Florian ; Alouges, Damien ; Yin, Liangwei ; Coquelet, Elodine ; Bacquet, Apolline ; Bonchi, Francesco ; Maiorino, Francesco ; Torino, Francesco ; Bedran, Georges ; Long, Jean-Alexandre ; Balbi, Laura ; Guyon, Laurent ; Bevilacqua, Liana ; Fiorelli, Manuel ; Wagner, Marie-Catherine ; Reyes, Mario ; Roselli, Mario ; Silva, Marta Contreiras ; Waleron, Michal ; Dovrolis, Nikolas ; Filhol-Cochet, Odile ; Um, In Hwa ; Wolflein, Georg ; Eugénio, Patrícia ; Bazelle, Pauline ; Golnas, Pavlos ; Thorpe, Peter ; Bove, Pierluigi ; Borole, Piyush ; Bernardini, Roberta ; Kumar, Rohit ; Cicconi, Rosella ; Kaltenbrunner, Saskia ; Gravina, Saverio ; Brezar, Simona ; Symeonides, Stefan ; McGinn, Steven ; Nunes, Susana ; Hupp, Ted ; Gordienko, Yuri ; Varvaras, Dimitrios ; Stirenko, Sergii ; Xumerle, Luciano ; Mariani, Stefania ; Bouzit, Assilah ; Gazut, Stéphane ; Poth, Heiko ; Souliotis, Kyriakos ; Katifelis, Hector ; Verzoni, Elena ; Procopio, Giuseppe ; Schoch, Sarah ; Lupiáñez-Villanueva, Francisco ; Türk, Sandra ; Barud, Katarzyna ; Koroliouk, Dimitri ; Caubet, Juan ; Moreno, Yamir (Universidad de Zaragoza) ; Descotes, Jean-Luc ; Golna, Christina ; Guadalupi, Valentina ; Garagnani, Paolo ; Gazouli, Maria ; Deleuze, Jean-François ; Folkvord, Frans ; Forgó, Nikolaus ; Harrison, David J. ; Axelson, Håkan ; Stellato, Armando ; Mattei, Maurizio ; Rajan, Ajitha ; Laird, Alexander ; Battail, Christophe ; Pesquita, Catia ; Zanzotto, Fabio Massimo
Resumen: Integrating multi-modal patient data to support personalized medicine has gained a lot of interest across different health domains over the past decade. Addressing this challenge requires the development and implementation of an informed, evidence-based AI-driven decision-support system continuously maintained and updated to align with the latest clinical guidelines. A key challenge to ensure its real-life adoption lies in translating the outcomes of complex AI-driven data integration and modeling into a form easily understood by the clinical audience. To ensure explainability, knowledge graphs have emerged as data models integrating multi-omics data sources and representing them as interconnected networks. Knowledge graphs offer a framework which AI models can progressively refine, highlighting the most influential features and relationships facilitating transparency of complex interactions and interdependencies. In this perspective we present major components and challenges upon developing a knowledge-based explainable AI system. Additionally, we showcase a current effort undertaken by the Knowledge at the Tips of your Fingers (KATY) consortium to develop the infrastructure for an explainable system supporting best treatment decision for a renal cancer patient.
Idioma: Inglés
DOI: 10.3389/fdgth.2025.1637195
Año: 2025
Publicado en: Frontiers in digital health 7 (2025), [10 pp.]
ISSN: 2673-253X
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/101017453/EU/Knowledge At the Tip of Your fingers: Clinical Knowledge for Humanity/KATY
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Física Teórica (Dpto. Física Teórica)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace.
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Exportado de SIDERAL (2025-10-24-16:57:09)
Idioma: Inglés
DOI: 10.3389/fdgth.2025.1637195
Año: 2025
Publicado en: Frontiers in digital health 7 (2025), [10 pp.]
ISSN: 2673-253X
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/101017453/EU/Knowledge At the Tip of Your fingers: Clinical Knowledge for Humanity/KATY
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Física Teórica (Dpto. Física Teórica)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. 0
Exportado de SIDERAL (2025-10-24-16:57:09)
Este artículo se encuentra en las siguientes colecciones:
Artículos > Artículos por área > Física Teórica
Registro creado el 2025-10-24, última modificación el 2025-10-24