人工智能工具在皮肤黑色素瘤诊断中的基本要素
Giulia Querzoli1, Giulia Veronesi2, Barbara Corti1
1Pathology Unit, IRCCS Azienda Ospedaliero Universitaria di Bologna, Italy.
Critical reviews in oncogenesis
|November 16, 2023
概括
人工智能 (AI) 可以帮助病理学家诊断皮肤病变. 关键的组织病理学参数有助于人工智能工具评估黑色素瘤风险,并优先考虑专家审查的病例.
科学领域:
- 皮肤病理学 皮肤病理学
- 计算病理学计算病理学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 皮肤黑色素瘤 (CM) 的发病率不断上升,需要提高诊断效率.
- 早期诊断显著影响患者的预后.
- 人工智能 (AI) 为病理学家提供了作为辅助诊断工具的潜力.
研究的目的:
- 概述在皮肤病变评估中开发AI工具的基本基因病理参数.
- 引导人工智能区分黑色素细胞和非黑色素细胞病变.
- 建立人工智能驱动皮肤黑色素瘤风险分层的标准.
主要方法:
- 对皮肤病变诊断相关的关键组织病理特征的审查.
- 确定评估黑色素细胞病变恶性病变的参数.
- 考虑AI在分析病变形态和细胞特征方面的作用.
主要成果:
- 人工智能工具首先应该区分黑色素细胞和非黑色素细胞病变.
- 黑色细胞病变需要基于轮,不对称性,细胞识别/分布,线粒分裂数和的分层.
- 人工智能可以潜在地分层CM风险,并优先考虑病理学家的工作量.
结论:
- 定义的组织病理参数对于在皮肤病变诊断中有效的AI至关重要.
- 人工智能辅助的评估可以提高黑色素瘤诊断的准确性和速度.
- 人工智能对病例的优先考虑可以优化病理学家的资源配置.
