人工智能辅助诊断系统用于检测和分类私部皮肤疾病:决策分析建模研究

科学领域:

• 皮肤病学 皮肤病学
• 人工智能的人工智能
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 私部皮肤疾病 (PPSD) 与患者的耻辱感有关,可能会延迟诊断和治疗.
• 人工智能 (AI) 为早期检测PPSD提供了一个有希望的工具,对于管理像帕杰特病这样的疾病至关重要.
• 由于复杂的病变背景和数据收集挑战,对用于PPSD识别的人工智能的研究有限.

研究的目的:

• 开发和评估用于PPSD检测和分类的AI辅助诊断系统.
• 为了促进患者对PPSD的自我查.
• 增强皮肤科医生对PPSDs的诊断能力.

主要方法:

• 开发了一个两阶段的人工智能系统:用于病变分类 (类型,颜色,形状) 的多任务检测网络和基于知识图的决策网络,用于分类七种特定的PPSD.
• 一项读者研究涉及13名皮肤科医生,评估了人工智能系统支持和不支持的诊断性能.
• 该系统在2019年7月至2022年4月期间使用两个研究所635名患者的数据进行了训练和测试.

主要成果:

• 人工智能系统的平均精度,回忆和F1分数分别为0.81,0.86和0.83,在测试数据上表现优于现有的算法.
• 人工智能系统显著提高了皮肤科医生的诊断F1分数,初级医生增长了16%,中级医生增长了7%,高级医生增长了4%.
• 该系统准确地分类了七种常见的PPSD,包括状,帕杰特病,湿疹,珍珠阴茎斑块,生殖器疹,梅毒和恩病.

结论:

• 这项研究介绍了首个基于皮肤病变的数据集和专门针对PPSD的AI辅助诊断系统.
• 人工智能系统模拟了皮肤科医生的诊断过程,在PPSD识别中提供了高准确度.
• 开发的系统使患者有了自我查能力,减少了耻辱感,并为皮肤科医生在诊断PPSD方面提供了宝贵的支持.