Assessing AI Explainability: A Usability Study Using a Novel Framework Involving Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
An AI design framework was developed based on three core principles, namely understandability, trust, and usability. The framework was conceptualized by synthesizing evidence from the literature and by consulting with experts. The initial version of the AI Explainability Framework was then validated based on an in-depth expert engagement and review process. For evaluation purposes, an AI-anchored prototype, incorporating novel explainability features, was built and deployed online via Google Cloud Platform. The primary function of the prototype was to predict the postpartum depression risk using analytics models. The development of the prototype was carried out in an iterative fashion, based on a pilot-level formative evaluation, followed by a round of refinement and summative evaluation. In the formative stage, the prototype was evaluated based on an internal pilot usability test involving a small number of clinicians (n=3). The prototype was updated based on the user’s feedback in the formative stage. The System Explainability Scale (SES) metric was developed to measure the individual and interacting influence of the three dimensions of the AI Explainability Framework. For the summative stage, a comprehensive usability test was conducted involving 20 clinicians, and the SES metric was used to assess clinicians’ satisfaction with the tool. On a 5-point rating system, the tool received high scores for usability dimension, followed by trust and understandability. The average explainability score was 4.56. In terms of understandability, trust and usability, the average score was 4.51, 4.53, and 4.71 respectively. Overall, the 13-item SES metric showed strong internal consistency with Cronbach’s alpha of 0.84 and a positive correlation coefficient (Spearman's rho = 0.81, p<0.001) between the composite SES score and explainability, indicating a positive trend in AI explainability. This study demonstrated the influence of understandability, trust, and usability on AI Explainability using a combination of a novel design and experimental approach. A major finding was that the AI Explainability Framework, combined with the SES usability metric, provides a straightforward yet effective approach for developing AI-based healthcare tools that lower the challenges associated with explainability.
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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 | 0,097 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».