À une époque dominée par l'IA, son processus décisionnel opaque, connu sous le nom de problème de la "boîte noire", pose des défis significatifs, particulièrement dans des domaines critiques comme l'imagerie biomédicale où la précision et la confiance sont essentielles. Notre recherche se concentre sur l'amélioration de l'interprétabilité de l'IA dans les applications biomédicales. Nous avons développé un cadre pour l'analyse d'images biomédicales qui quantifie la phagocytose dans les maladies neurodégénératives à l'aide de la microscopie vidéo à contraste de phase en accéléré. Les méthodes traditionnelles ont souvent du mal avec les interactions cellulaires rapides et la distinction des cellules par rapport aux arrière-plans, essentielles pour étudier des conditions telles que la démence frontotemporale (DFT). Notre cadre évolutif et en temps réel comprend un module de segmentation cellulaire explicable qui simplifie les algorithmes d'apprentissage profond, améliore l'interprétabilité et maintient des performances élevées en incorporant des explications visuelles et par simplifications. Nous abordons également les problèmes dans les modèles génératifs visuels, tels que les hallucinations en pathologie computationnelle, en utilisant un encodeur unique pour la coloration Hématoxyline et Éosine couplé avec plusieurs décodeurs. Cette méthode améliore la précision et la fiabilité de la génération de coloration synthétique, utilisant des fonctions de perte innovantes et des techniques de régularisation qui renforcent les performances et permettent des colorations synthétiques précises cruciales pour l'analyse pathologique. Nos méthodologies ont été validées contre plusieurs benchmarks publics, montrant des performances de premier ordre. Notamment, notre cadre a distingué entre les cellules microgliales mutantes et contrôles dans la DFT, fournissant de nouveaux aperçus biologiques sur ce phénomène non prouvé. De plus, nous avons introduit un système basé sur le cloud qui intègre des modèles complexes et fournit des retours en temps réel, facilitant une adoption plus large et des améliorations itératives grâce aux insights des pathologistes. La publication de nouveaux ensembles de données, incluant la microscopie vidéo sur la phagocytose des cellules microgliales et un ensemble de données de coloration virtuelle lié à la maladie de Crohn pédiatrique, ainsi que tous les codes sources, souligne notre engagement envers la collaboration scientifique ouverte et transparente et l'avancement. Notre recherche met en évidence l'importance de l'interprétabilité dans l'IA, plaidant pour une technologie qui s'intègre de manière transparente avec les besoins des utilisateurs et les normes éthiques dans les soins de santé. Une interprétabilité améliorée permet aux chercheurs de mieux comprendre les données et d'améliorer les performances des outils.