Eye-XAI: an explainable artificial intelligence approach for eye disease detection using symptom analysis
Notice bibliographique
Résumé
The early and accurate detection of eye diseases play a pivotal role in preventing vision loss and improving patients’ quality of life. It is therefore important to search for methods for improving this detection. It turns out that Artificial Intelligence (AI) has shown great promise for the detection task. However, AI models are often opaque and complex and as a result there has been a slow adoption for these models in clinical settings. In this paper Eye-XAI is introduced which provides an effective approach to the detection combining Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques with symptom analysis to enhance the transparency and interpretability of eye disease detection models. Our results demonstrate that Eye-XAI not only achieves high accuracy (99.11%) for eye disease detection but also provides transparent and interpretable insights into the diagnostic process. The adoption of Eye-XAI can therefore significantly enhance the early detection and management of eye diseases while empowering clinicians with a deeper understanding of its AI-based diagnostic recommendations. Furthermore, this approach promotes patient engagement by facilitating communication and trust between patients and their healthcare providers. Eye-XAI represents a major step towards the integration of XAI in ophthalmology, unlocking new possibilities for improved eye disease diagnosis and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».