人工智能与医疗服务提供者在黑色素瘤皮肤镜诊断中的区别
Jane M Anderson1, Izhaar Tejani1, Tory Jarmain1
1Ms. Anderson is from The University of Texas Health Science Center at San Antonio. Ms. Anderson also is from and Dr. Moy is from Moy, Fincher, Chipps Facial Plastics & Dermatology, Los Angeles, California. Mr. Tejani, Mr. Jarmain, and Dr. Kellett are from Triage Technologies Inc, Toronto, Ontario, Canada.
Cutis
|July 5, 2023
概括
人工智能 (AI) 在黑色素瘤查方面表现有前途. 一个人工智能应用程序准确地分类了皮肤病变,证明了它作为医疗保健提供者早期识别潜在黑色素瘤病例的可靠工具的潜力.
科学领域:
- 皮肤病学 皮肤病学
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 早期的黑色素瘤诊断对于降低患者发病率和死亡率至关重要.
- 大多数皮肤病变最初不会被皮肤科医生评估,因此需要有效的查方法.
- 患者转诊专家评估可能导致诊断和治疗的延迟.
研究的目的:
- 评估人工智能 (AI) 应用程序在将皮肤病变分类为良性或恶性方面的性能.
- 确定AI是否可以作为查潜在黑色素瘤病例的有效工具.
- 将AI的诊断能力与医疗保健提供者的诊断能力进行比较.
主要方法:
- 这项研究包括100张皮肤镜像:80个良性瘤和20个经过活检验证的恶性黑色素瘤.
- 一个人工智能应用程序评估了所有100张图像的病变分类.
- 人工智能的表现与23名皮肤科医生,7名家庭医生和12名初级保健中级提供者的评估进行了比较.
主要成果:
- 人工智能应用在分类皮肤病变方面表现出高准确度.
- 人工智能在黑色素瘤检测方面获得了高正预测值 (PPV).
- 在某些指标上,人工智能的表现与评估的医疗保健提供者的表现相当或超过.
结论:
- 人工智能应用程序是黑色素瘤查的可靠工具.
- 人工智能可以帮助医疗保健提供者更有效地识别潜在的黑色素瘤病例.
- 人工智能的广泛应用可以提高黑色素瘤的早期检测率和患者的治疗结果.
