皮肤癌诊断中的人类-人工智能相互作用:系统性审查和元分析

科学领域:

• 皮肤病学 皮肤病学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 人工智能用于皮肤癌的诊断工具的快速发展需要评估它们对现实世界的影响.
• 关于人工智能协助如何影响临床环境中人类诊断决策的证据有限.

研究的目的:

• 系统地审查和元分析人工智能协助对皮肤癌的诊断准确性的影响.
• 为了比较临床医生诊断皮肤癌的灵敏度和特异性,并没有AI支持.

主要方法:

• 在主要数据库 (PubMed,Embase,IEEE Xplore,Scopus) 进行了系统的搜索,查找2017年1月1日至2022年8月11日期间发表的研究.
• 包括的研究比较了临床医生的表现,并没有基于深度学习的AI辅助皮肤癌诊断.
• 使用双变随机效应建模来计算聚合的灵敏度和特异性估计.

主要成果:

• 十项涉及2983篇最初识别的文章的研究被纳入了元分析.
• 没有人工智能辅助的临床医生具有74.8%的综合灵敏度和81.5%的特异性.
• 人工智能辅助的临床医生表现出更好的聚合灵敏度 (81.1%) 和特异性 (86.1%),对非皮肤科医生有显著的好处.

结论:

• 人工智能协助有可能提高皮肤癌检测的诊断准确性,用于所有经验水平的临床医生.
• 这些发现表明,人工智能工具可以成为皮肤病诊断中的有价值的辅助工具.
• 建议在现实生活中的临床环境中进行进一步的研究,以验证这些实验发现.