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Vers l'utilisation de cartes de saillance pour expliquer les électrocardiogrammes de faible qualité aux utilisateurs finaux
Created by
Haebom
Auteur
Ana Lucic, Sheeraz Ahmad, Amanda Furtado Brinhosa, Vera Liao, Himani Agrawal, Umang Bhatt, Krishnaram Kenthapadi, Alice Xiang, Maarten de Rijke, Nicholas Drabowski
Contour
Cet article présente une étude sur le développement d'un système d'IA pour le marquage et l'annotation en temps réel d'images médicales de mauvaise qualité dans un environnement de télémédecine chez Portal Telemedicina, une organisation brésilienne de santé numérique. Plus précisément, nous rapportons (i) le développement d'un système d'IA pour le marquage et l'annotation en temps réel d'images médicales de mauvaise qualité, (ii) une étude par entretiens visant à comprendre les besoins d'explication des utilisateurs de systèmes d'IA, et (iii) la conception d'une étude longitudinale auprès des utilisateurs pour examiner l'impact de l'inclusion d'explications sur le flux de travail des techniciens. Cette étude devrait être la première étude longitudinale à évaluer l'efficacité des méthodes XAI pour les utilisateurs (parties prenantes) de systèmes d'IA sans expertise en IA.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Développement et application d’un système d’IA capable de réduire le besoin de réexamen en raison d’images médicales de mauvaise qualité dans un environnement médical éloigné.
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Présentation d'une méthode de conception et d'évaluation des systèmes XAI (Explainable AI) qui prend en compte les besoins des utilisateurs de systèmes d'IA (non experts).
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Présentation d'un plan d'étude visant à évaluer l'impact à long terme des méthodes XAI sur les flux de travail des utilisateurs réels.
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Limitations:
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Il s’agit d’une étude en cours et aucune conclusion définitive ne peut être tirée quant à son efficacité ou son impact réel.
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Nous demandons des commentaires et des suggestions sur la conception de la recherche, et la vérification de l’exhaustivité et de la fiabilité de la recherche est nécessaire.
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ÉTant donné que les résultats de l’étude étaient limités à l’environnement d’une organisation de soins de santé numérique spécifique, la généralisabilité à d’autres environnements peut être limitée.
