AI Pneumonia Detector

Description du projet

AI Pneumonia Detector compare deux approches de machine learning pour la détection de la pneumonie à partir d’images radiographiques : CNN (TensorFlow/PyTorch) et KNN (Scikit-learn). L’utilisateur peut tester des radios (exemples fournis) et obtenir une prédiction instantanée, accompagnée de métriques détaillées (précision, rappel, F1-score), matrices de confusion et courbes ROC pour comprendre la performance des modèles. Le front Vue.js/TailwindCSS garantit une interface claire, tandis que le backend Python/FastAPI (Uvicorn) orchestre le pré-traitement et l’inférence. Le projet met en valeur la pédagogie autour de l’IA médicale, la reproductibilité (Jupyter, nbconvert/nbformat) et l’optimisation (Pandas/NumPy, gestion mémoire psutil/GPUtil). Une démonstration concrète de data science appliquée à la santé avec des technologies open-source.