TECNICHE DI EXPLAINABLE AI (XAI) IN ARCHITETTURE 6G PER LA TELEMEDICINA: UN'APPLICAZIONE NEL MONITORAGGIO DELLE MALATTIE CARDIACHE

This thesis work explores the integration of XAI methods in future 6G network architectures for telemedicine, with the aim of improving transparency and reliability in AI systems. The analysis achieved was carried out mainly using the SHAP method, with a comparison to PCA, analysing the advantages in terms of network resources.

Questo lavoro di tesi esplora l’integrazione di metodi XAI nelle future architetture di rete 6G per la telemedicina, con il fine di migliorare la trasparenza e l’affidabilità nei sistemi di AI. L’analisi conseguita è stata svolta utilizzando principalmente il metodo SHAP, con confronto con PCA, analizzando i vantaggi in termini di risorse di rete.