Secteur(s) : Établissements de Santé

Faciliter la compréhension des images médicales - Covid X-Ray

Technologies utilisées :

Machine Learning

Deep Learning

Vision & Fusion capteurs

Enjeux

Probayes souhaite apporter sa contribution à la lutte contre la COVID-19 et met librement à disposition des scripts portant sur l’explicabilité des modèles (comparaison des modèles, importance et limites) pour le domaine médical (application aux X-Ray COVID-19)

Démarche

Comparaison de plusieurs méthodes d’explicabilité (enjeu particulièrement important dans le domaine de la santé).
Jeux de données utilisés : COVIDx3
Resnet50 pré-entraîné sur imageNet sélectionné comme modèle de référence pour l’explicabilité :
- radiographie « normale »
- radiographie « pneumonie »
- radiographie « COVID-19 »

Résultat

Les méthodes d’explicabilité apportent une meilleure facilité de compréhension du fonctionnement du modèle par le praticien
Il s’agit d’un outil supplémentaire pour valider sa pertinence d’un point de vue médical
À terme, ces méthodes pourront lui être une aide à la décision