Sinds enkele decennia is de incidentie van huidkanker wereldwijd in opmars, en zo ook in België. Dit heeft een grote impact, zowel maatschappelijk, als op niveau van het individu. Zo komt het zorgsysteem steeds meer onder druk te staan. Bovendien kan huidkanker leiden tot drastische gevolgen op persoonlijk vlak. Melanoma, de gevaarlijkste vorm, heeft een grote kans zich te verspreiden tot andere delen van het lichaam in een vergevorderd stadium. In dat geval daalt de overlevingskans aanzienlijk. Vroege detectie is dus van vitaal belang! Aangezien dergelijke detectie visueel gebeurt, kan computergestuurde beeldherkenning, tegenwoordig aangevoerd door artificiële intelligentie (AI), hierin een grote rol spelen. Meer specifiek halen neurale netwerken uitstekende resultaten. Echter kunnen deze soort modellen niet zomaar in de praktijk worden toegepast. In dit doctoraat halen we hiervoor drie redenen aan: het gebrek aan een uitleg, het gebrek aan onzekerheid, en de moeilijkheid bij sensor upgrades. In de op onderzoek gebaseerde hoofdstukken reiken we bij elk van deze problemen een oplossing aan, en dit via visualitatietechnieken voor neurale netwerken, een nieuwe metriek voor onzekerheid, en een data-efficiënt sensor upgrade pad.