A Data-Driven Intelligent Methodology for Developing Explainable Diagnostic Model for Febrile Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Febrile diseases such as malaria, typhoid fever, tuberculosis, and HIV/AIDS pose significant diagnostic challenges in Low- and Middle-Income Countries (LMICs). Misdiagnosis leads to delayed treatment, increased healthcare costs, and higher mortality rates. This study presents a prototype diagnostic framework integrating machine learning (ML) and explainable artificial intelligence (XAI) to enhance diagnostic performance, interpretability, and usability in resource-constrained settings. A dataset of 3914 patient records from secondary and tertiary healthcare facilities was used to train and validate predictive models, employing Random Forest, Extreme Gradient Boost, and Multi-Layer Perceptron with optimized hyperparameters. To ensure transparency, XAI techniques such as Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) and Large Language Models (LLMs) were integrated, enabling clinicians to understand model predictions. A prototype mobile-based diagnostic system was developed to explore its feasibility for real-time decision-making. The system features an intuitive interface, patient record management, and AI-driven diagnostic insights with visual and textual explanations. While usability testing with simulated case studies demonstrated its potential, real-world deployment and large-scale clinical validation are yet to be conducted. The system is designed with scalability in mind, allowing for future adaptation to different LMIC settings. However, limitations such as dataset imbalance and exclusion of pediatric data remain. Future research will focus on refining the model, expanding the dataset, and conducting extensive clinical validation before real-world implementation. This study serves as a foundational step toward AI-driven diagnostic tools in resource-limited healthcare environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».