本研究提出了XpertXAI模型，旨在解决肺癌检测中深度学习模型决策不透明的问题。该模型以人为本，增强了临床概念的可解释性，提高了预测准确性，为医疗诊断中的可解释人工智能提供了可扩展的解决方案。

本研究提出了一种名为最大敏感性神经网络（MSNN）的混合深度卷积模型，利用迁移学习技术提高肺癌检测的灵敏度和特异性。实验结果表明，MSNN的准确率达到98%，灵敏度为97%，能够有效识别良恶性肿瘤区域，显著提升医疗诊断的准确性。

本研究提出了多种基于深度学习的肺部疾病诊断方法，包括利用概念瓶颈模型改善肺癌检测和DenseNet模型提高肺炎检测准确率，均显示出高准确性和临床相关性，为医疗影像分析提供了有效支持。

本研究评估了可解释人工智能（XAI）在胸部X光片肺癌检测中的应用，发现AI算法能提高检测性能并减少漏诊。研究提出了CheXplain系统，帮助医生理解AI分析，强调透明度和解释性的重要性，以确保AI在医疗中的有效应用。