皮膚科における AI クイズ

クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

1. 2017 年の画期的なスタンフォード皮膚科学研究は何を示しましたか?
   • ニューラル ネットワークは、21 人の認定皮膚科医と同じくらい正確に皮膚がんを分類しました
   • AIが皮膚手術を行う可能性がある
   • 皮膚がんは画像からは検出できない
   • 皮膚科医はいつも間違ってる
2. 皮膚科 AI で報告されている重大な公平性の問題は何ですか?
   • モデルは漫画の画像でのみ機能します
   • 多くのモデルは、明るい肌が主体のトレーニング データにより、暗い肌の色調ではパフォーマンスが低下します。
   • モデルは白黒でしか見えません
   • モデルはそばかすの分析を拒否
3. ダーモスコピーは標準的な皮膚写真に何を追加しますか?
   • 血圧測定値
   • 3Dホログラム
   • 表面下の色素と血管を明らかにする拡大と交差偏光
   • 骨の下のレントゲン写真
4. 皮膚科モデルが学習した偽のショートカットは何ですか?
   • 患者のそばかすを数える
   • 写真の日付スタンプを読み取る
   • カメラのブランドを検出する
   • 定規または皮膚マーカーの隣で撮影された病変が悪性であるとフラグを立てる
5. これらのモデルが通常検証される「ゴールドスタンダード」は何ですか?
   • 生検で確認された診断
   • 患者さんの自己評価
   • 病変の色
   • コイントス
6. 皮膚科 AI が短期的に臨床で果たす可能性が最も高いのは何ですか?
   • 直ちにすべての皮膚科医を交代させる
   • トリアージ — どの病変が緊急の専門家による検査または生検を必要とするかを決定するのに役立ちます
   • 抗生物質を自動的に処方する
   • 生検自体の実行
7. What is the purpose of building datasets such as Fitzpatrick17k and Diverse Dermatology Images?
   • To replace biopsy confirmation in clinical care
   • To collect only images of light skin
   • To support evaluation and training with a wider range of skin tones and reduce representation gaps
   • To convert dermoscopic photographs into X-rays
8. What can AI-assisted total-body photography help flag for clinician review over time?
   • Changes in a patient’s blood pressure
   • The presence of a bone fracture
   • Whether a biopsy result is benign
   • New or changing skin lesions