深層学習システムが透明性や堅牢性を確保するためには、「Concept Bottleneck Models (CBM)」などの解釈可能な手法や「Large Language Models (LLMs)」と組み合わせたアプローチが有効です。これらの手法では人間可読な概念や専門家が注釈付けした情報（dermoscopic concepts）を活用して意思決定プロセスを説明します。さらに、「Vision-Language Models (VLMs)」も利用して自動的なコンセプト注釈付けおよび解釈可能性向上策として採用されています。