Benvenuto nel survey XIA-MELANOMA-AI

Gentile Partecipante,
Ti ringraziamo per aver accettato il nostro invito a partecipare a questo survey. Il sondaggio richiederà solo pochi minuti del vostro tempo e le informazioni raccolte saranno preziose per aiutare a determinare l'affidabilità delle tecniche di AI oggetto di studio.

Il questionario che segue è collegato ad uno studio sull'efficacia delle tecniche di Explainable Artificial Intelligence (XAI) nel contesto dei sistemi di Computer Aided Diagnosis (CAD) orientati alla Melanoma Early Detection da immagini dermoscopiche.

Le tecniche di XAI sono progettate per rendere “trasparente” e "spiegabile" l'utilizzo dei sistemi basati sull'AI nella pratica clinica, senza mai sostituire l'esperienza del medico, ma piuttosto agendo come un valido supporto. Per saperne di più sull'importanza dell'interpretabilità dei sistemi di AI e sulla necessità della XAI è possibile far riferimento agli articoli seguenti:

Vi esprimiamo fin da ora la nostra sincera gratitudine per la vostra partecipazione e il contributo che apporterete a questo progetto.

ALCUNE INFORMAZIONI IMPORTANTI PRIMA DI PROCEDERE:

I dati anagrafici richiesti dal survey sono totalmente facoltativi e verranno utilizzati esclusivamente previo il vostro consenso a ricontattarvi e tenervi aggiornati sull'andamento del progetto. E' possibile sottomettere il survey senza inserire i propri dati..

Il modulo di survey non mantiene ne memorizza nessun tipo di informazione durante lo svolgimento dello stesso al fine di garantire massima riservatezza e privacy. Di conseguenza, il survey una volta avviato non può essere interrotto o messo in pausa. E' necessario assicurarsi di avere a disposizione almeno 30 minuti prima di avviare il survey. Nel caso in cui la finestra del browser venisse chiusa, sarà necessario avviare un nuovo survey.

In caso di ulteriori domande o chiarimenti, è possibile utilizzare uno dei seguenti recapiti:

Dati partecipante

Valutazione delle immagini

Immagine nr. 1 di 20

In base alla tua esperienza clinica, ti chiediamo di indicare se questa immagine contiene o no un melanoma. Per ingrandire l'immagine, puoi utilizzare la modalità zoom del browser.

L’immagine mostrata sulla sinistra è il risultato del modello XIA-MELANOMA-AI che ha interpretato e imparato a riconoscere le zone maggiormente interessanti affinché si determinasse la risposta Malignant.

La scala di colori mostrata di seguito è usata per indicare l'importanza delle zone evidenziate nell'immagine.

Bassa Alta

Le zone tendenti al rosso indicano uno score molto alto (forte importanza) nel determinare la risposta da parte della AI.

Le zone tendenti al blu indicano uno score molto basso (bassa importanza) nel determinare la risposta da parte della AI.

In base alla tua esperienza clinica (ad es: uso del framework ABCD-e), ti chiediamo di indicare se ritieni che le zone evidenziate ed utilizzate dalla AI sono o meno corrette al fine dell'identificazione della risposta, in questo caso Malignant.

Ti chiediamo di indicare la tua risposta in forma numerica in cui 0 significa totalmente scorretto e 10 totalmente corretto.

E’ inoltre, possibile, aggiungere un commento al fine di migliorare il sistema proposto.

Valore scelto:
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Immagine nr. 2 di 20

In base alla tua esperienza clinica, ti chiediamo di indicare se questa immagine contiene o no un melanoma. Per ingrandire l'immagine, puoi utilizzare la modalità zoom del browser.

L’immagine mostrata sulla sinistra è il risultato del modello XIA-MELANOMA-AI che ha interpretato e imparato a riconoscere le zone maggiormente interessanti affinché si determinasse la risposta Benign.

La scala di colori mostrata di seguito è usata per indicare l'importanza delle zone evidenziate nell'immagine.

Bassa Alta

Le zone tendenti al rosso indicano uno score molto alto (forte importanza) nel determinare la risposta da parte della AI.

Le zone tendenti al blu indicano uno score molto basso (bassa importanza) nel determinare la risposta da parte della AI.

In base alla tua esperienza clinica (ad es: uso del framework ABCD-e), ti chiediamo di indicare se ritieni che le zone evidenziate ed utilizzate dalla AI sono o meno corrette al fine dell'identificazione della risposta, in questo caso Benign.

Ti chiediamo di indicare la tua risposta in forma numerica in cui 0 significa totalmente scorretto e 10 totalmente corretto.

E’ inoltre, possibile, aggiungere un commento al fine di migliorare il sistema proposto.

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Immagine nr. 3 di 20

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La scala di colori mostrata di seguito è usata per indicare l'importanza delle zone evidenziate nell'immagine.

Bassa Alta

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Le zone tendenti al blu indicano uno score molto basso (bassa importanza) nel determinare la risposta da parte della AI.

In base alla tua esperienza clinica (ad es: uso del framework ABCD-e), ti chiediamo di indicare se ritieni che le zone evidenziate ed utilizzate dalla AI sono o meno corrette al fine dell'identificazione della risposta, in questo caso Malignant.

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Immagine nr. 4 di 20

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Bassa Alta

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In base alla tua esperienza clinica (ad es: uso del framework ABCD-e), ti chiediamo di indicare se ritieni che le zone evidenziate ed utilizzate dalla AI sono o meno corrette al fine dell'identificazione della risposta, in questo caso Malignant.

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Immagine nr. 5 di 20

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Immagine nr. 6 di 20

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Immagine nr. 8 di 20

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Immagine nr. 14 di 20

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Immagine nr. 15 di 20

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Immagine nr. 16 di 20

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Le zone tendenti al blu indicano uno score molto basso (bassa importanza) nel determinare la risposta da parte della AI.

In base alla tua esperienza clinica (ad es: uso del framework ABCD-e), ti chiediamo di indicare se ritieni che le zone evidenziate ed utilizzate dalla AI sono o meno corrette al fine dell'identificazione della risposta, in questo caso Benign.

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Immagine nr. 17 di 20

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La scala di colori mostrata di seguito è usata per indicare l'importanza delle zone evidenziate nell'immagine.

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Immagine nr. 18 di 20

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Le zone tendenti al blu indicano uno score molto basso (bassa importanza) nel determinare la risposta da parte della AI.

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Immagine nr. 19 di 20

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Le zone tendenti al blu indicano uno score molto basso (bassa importanza) nel determinare la risposta da parte della AI.

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