ConceptECGxAI : une approche post-hoc à base de concepts médicaux pour expliquer un modèle d'apprentissage profond d'aide au diagnostic cardiaque
Résumé
The development of artificial intelligence contributes to the emergence of a new form of personalized medicine, aiming to better consider patients’ characteristics. In this context, we focus on the application of deep learning to detect cardiovascular diseases, such as Long QT
syndrome, from electrocardiograms. However, a major concern lies in the often opaque nature of these so-called "black box" AI models. This article aims to make these models more interpretable by integrating medical concepts into a new post-hoc approach, ConceptECGxAI, providing more understandable explanations to physicians. Experiments have shown that the approach can identify the presence of meaningful concepts in the hidden layers of the predictive model and establish logical relationships between these concepts and predictions.
Le développement de l'intelligence artificielle (IA) participe à l'émergence d'une nouvelle forme de médecine dite personnalisée, qui vise à mieux prendre en compte les caractéristiques des patients. Dans ce contexte, nous nous intéressons à l'application de l'apprentissage profond pour détecter des maladies cardiovasculaires telles que le syndrome du QT-long à partir d'électrocardiogrammes. Cependant, une préoccupation majeure réside dans la nature souvent opaque de ces modèles d'IA dits "boîte noire". Cet article vise à rendre ces derniers plus interprétables en intégrant des concepts médicaux dans une nouvelle approche post-hoc, ConceptECGxAI, fournissant des explications plus intelligibles aux médecins.
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