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深度学习驱动的人工智能算法提高皮肤癌症诊断准确性

2024-04-18 来源: drugdu 125

人工智能（AI）算法越来越多地被用于各种临床环境，如皮肤科。这些算法是通过用数十万或数百万张各种皮肤状况的图像训练计算机来开发的，每张图像都标有诊断和患者结果等细节。通过一个被称为深度学习的过程，计算机学会识别图像中指示特定皮肤疾病（包括癌症）的模式。一旦经过充分训练，该算法就可以根据患者皮肤的新图像提出潜在的诊断。然而，这些算法并不是孤立地运行的；它们是在临床医生的监督下使用的，临床医生评估患者，做出自己的诊断评估，并决定是否遵循算法的建议。
现在，斯坦福医学院（美国加利福尼亚州斯坦福市）的研究人员领导的一项新研究发现，利用深度学习的人工智能算法可以提高诊断皮肤癌的准确性。这种益处延伸到皮肤科医生，尽管非皮肤科医生的改善更为明显。这项研究分析了12篇研究论文，这些论文记录了不同医生在人工智能辅助和不辅助的情况下对可能的皮肤癌进行的67000多项评估。研究结果表明，没有人工智能支持的医护人员准确诊断了约75%的实际皮肤癌症病例，并正确识别了约81.5%的类似癌症的非癌性疾病。当医疗从业者使用人工智能辅助诊断时，他们的表现有所改善。敏感性提高到81.1%，特异性提高到86.1%。
尽管这些改善可能看起来不大，但对于正确诊断患者至关重要，这些患者要么被错误地告知自己没有癌症，要么被错误告知自己没有患癌症。分析进一步显示，医学生、执业护士和初级保健医生从人工智能辅助中获益最多，敏感性平均提高约13分，特异性平均提高约11分。虽然皮肤科医生和皮肤科住院医生已经显示出更高的总体准确性，但在人工智能的帮助下，他们的诊断表现也在灵敏度和特异性方面有所提高。研究人员现在正寻求进一步探索将人工智能工具整合到医疗保健中的潜力和挑战，特别是关注医生和患者对人工智能的看法和态度如何影响其采用。
博士后学者Jiyeong Kim博士表示：“以前的研究重点是人工智能与医生相比的表现。我们的研究比较了在没有人工智能辅助的情况下工作的医生和在诊断皮肤癌时使用人工智能的医生。”

来源：
https://www.labmedica.com/pathology/articles/294800884/deep-learning-powered-ai-algorithms-improve-skin-cancer-diagnostic-accuracy.html

责编: editor
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