黑色素瘤诊断中的人工智能:伦理考虑和临床实施
Kritin K Verma1, Kurt M Grabow1, Ryan S Koch2
1Texas Tech University Health Sciences Center School of Medicine, Lubbock, Texas, USA.
概括
人工智能 (AI) 在皮肤病学中显示出早期黑色素瘤检测的希望,像DermaSensor和ADAE这样的系统显示出高灵敏度. 然而,成功的临床整合必须解决道德,隐私和透明度方面的挑战.
科学领域:
- 皮肤病学 皮肤病学
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 越来越多地被用于医学应用.
- 早期发现癌症,特别是黑色素瘤,对于患者的治疗结果至关重要.
- 现有的AI系统显示出潜力,但面临实施障碍.
研究的目的:
- 评估AI在皮肤病学中的潜力,以诊断黑色素瘤.
- 确定人工智能驱动的皮肤病诊断当前的进展和挑战.
- 讨论人工智能在临床实践和患者护理中的影响.
主要方法:
- 对当前基于人工智能的系统 (如DermaSensor,Nevisense) 和开源模型 (如All Data Are Ext) 的审查.
- 对这些人工智能模型报告的敏感性和前景的分析.
- 识别与皮肤病学中的AI相关的伦理,实践和隐私问题.
主要成果:
- 人工智能系统在黑色素瘤诊断中表现出高灵敏度.
- 像DermaSensor,Nevisense和ADAE这样的特定AI工具显示出显著的前景.
- 伦理,实用和隐私问题是人工智能采用的重大障碍.
结论:
- 人工智能具有改善早期黑色素瘤检测的巨大潜力.
- 解决患者数据隐私,透明度和临床差异是必不可少的.
- 需要进一步的研究,监管框架和开放的对话,才能在皮肤病学中负责任地整合人工智能.


