在牛皮评估中基于图像的人工智能:新诊断时代的开始?
Elisabeth V Goessinger1,2, Philippe Gottfrois1,2, Alina M Mueller1,2
1Department of Dermatology, University Hospital Basel, Basel, Switzerland.
American journal of clinical dermatology
|September 11, 2024
概括
基于图像的人工智能 (AI) 显示出改善牛皮的诊断和治疗的前景. 机器学习应用程序提供了更高的准确性和效率,尽管数据多样性和临床集成等挑战需要解决.
科学领域:
- 皮肤病学 皮肤病学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 牛皮是一种慢性炎症性皮肤疾病,影响全球数百万人.
- 它显著影响患者的生活质量和医疗保健系统.
- 迫切需要优化诊断,治疗和管理.
研究的目的:
- 审查当前基于图像的AI应用在牛皮管理中.
- 突出机器学习 (ML) 在自动化牛皮相关任务中的作用.
- 讨论人工智能在皮肤病学的进展,挑战和未来方向.
主要方法:
- 关于牛皮中AI和ML的当前文献的综述.
- 专注于人工智能应用,如病变检测,细分和严重程度评分.
- 讨论用于患者评估的商用人工智能系统.
主要成果:
- 人工智能应用在病变检测,分化,亚型识别和严重程度评估方面显示出潜力.
- 人工智能可以帮助个性化选择治疗,并预测治疗反应.
- 商业系统提供自动细分和半自动PASI计算.
结论:
- 人工智能,特别是ML,具有显著的潜力,可以彻底改变牛皮管理.
- 关键的挑战包括模型验证,临床工作流集成,数据多样性和标准化成像.
- 克服这些障碍对于AI的成功临床实施至关重要.
