Enhancing Pneumonia Diagnosis Through AI Interpretability: Comparative Analysis of Pixel-Level Interpretability and Grad-CAM on X-ray Imaging With VGG19
Notice bibliographique
Résumé
Pneumonia is a leading cause of morbidity and mortality worldwide, necessitating timely and precise diagnosis for effective treatment. Chest X-rays are the primary diagnostic tool, but their interpretation demands substantial expertise. Recent advancements in AI have shown promise in enhancing pneumonia detection from X-ray images, yet the opacity of deep learning models raises concerns about their clinical adoption. Interpretability in AI models is vital for fostering trust among healthcare professionals by providing transparency in decision-making processes. This study conducts a comparative analysis of two interpretability methods, Pixel Level Interpretability (PLI) and Gradient-weighted Class Activation Mapping (GradCAM), in the context of pneumonia classification using VGG19 on X-ray datasets. The research includes an experiment involving three distinct X-ray datasets. VGG19 is applied to classify a query image, and both PLI and Grad-CAM are used to interpret the classification decisions. The study evaluates these interpretability methods across multiple dimensions: computational efficiency, diagnostic performance, explanation continuity, calibration accuracy, robustness to training parameters, and feedback from medical experts. Our findings aim to determine which interpretability technique offers a more clinically meaningful explanation, balancing computational feasibility and diagnostic reliability. This study contributes to the development of explainable AI in healthcare, supporting the integration of trustworthy AI systems in clinical environments for enhanced pneumonia diagnosis.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».