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Updated: Jun 15, 2025
08:58
Artificial Intelligence Approaches to Assessing Primary Cilia
Published on: May 1, 2021
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人工智能用于诊断洋菌病-文献综述
Barbara Bulińska1, Magdalena Mazur-Milecka2, Martyna Sławińska1
1Department of Dermatology, Venereology, and Allergology, Faculty of Medicine, Medical University of Gdańsk, 80-214 Gdańsk, Poland.
Journal of fungi (Basel, Switzerland)
|August 28, 2024
概括
人工智能 (AI) 在诊断指甲真菌感染 (onychomycosis) 中表现有前途. 人工智能图像分析与皮肤镜等工具相结合,可以与临床医生的准确度相匹配或超过,以更好地诊断阴茎病.
科学领域:
- 医学真菌学 医学真菌学
- 医疗保健中的人工智能
- 诊断成像 诊断成像 诊断成像
背景情况:
- 甲状腺炎是一种普遍的指甲真菌感染,由于其模仿其他指甲疾病,因此存在诊断挑战.
- 目前的诊断方法 (KOH显微镜,真菌培养,PAS染色) 有局限性,包括长时间的周转时间,可变的灵敏度和成本.
- 准确的诊断对于有效的形菌治疗和管理至关重要.
研究的目的:
- 审查和评估整合人工智能 (AI) 与可视化技术的有效性,以诊断乳腺瘤.
- 评估人工智能的潜力,以提高与传统方法相比,桃病诊断的准确性和效率.
主要方法:
- 2010年至2024年间发表的14项研究的系统审查,来源于PubMed和IEEE数据库.
- 分析包括使用临床图像,皮肤镜像,组织病理学幻灯片和KOH显微镜图像的研究.
- 提取的数据集中在研究设计,样本大小,AI模型,图像评估,诊断性能和临床比较上.
主要成果:
- 人工智能模型的诊断准确度与人类临床医生的诊断准确度相当或超过,跨越各种成像方式.
- 人工智能与皮肤镜和显微镜的整合显示出有很大的潜力,可以改善桃菌病的诊断结果.
- 审查的研究强调了人工智能有助于解释复杂的指甲病理图像的能力.
结论:
- 人工智能作为一种提高桃病诊断准确性和效率的工具,具有显著的前景.
- 人工智能驱动的诊断方法,特别是与先进的成像相结合时,为传统方法提供了可行的替代方案或辅助方法.
- 需要进一步的研究来充分探索AI在诊断这种常见的真菌感染中的临床实用性和广泛采用.
