Mai departeUrmătorul ghid
AI în spațiu și sateliți
Industrii
GHIDUL Industriilor
AI în dermatologie
Pielea este cel mai mare și cel mai vizibil organ al corpului, așa că dermatologia este o potrivire naturală pentru IA bazată pe imagini.
Ascultă acest ghidNarativ AI · ~2 min
Pe această pagină2 minute de lectură
Prezentare generală
Deep learning can classify skin lesions, including potentially deadly melanoma, from photographs at a level that rivals board-certified dermatologists.
Scufundare în profunzime
Un studiu esențial din 2017 Nature, realizat de cercetătorii de la Stanford, a antrenat o rețea neuronală convoluțională pe aproximativ 130.000 de imagini clinice și a arătat că poate clasifica cancerele de piele, inclusiv melanoamele și carcinoamele, la fel de precis ca 21 de dermatologi certificați de consiliu. De atunci, modelele au fost integrate în aplicațiile pentru smartphone și instrumentele de dermoscopie care analizează imaginile mărite și polarizate pe care dermatologii le folosesc pentru a inspecta alunițele. Promisiunea este triajul: ajutarea medicilor de asistență medicală primară și a pacienților să decidă ce puncte necesită biopsie urgentă, mai ales acolo unde dermatologii sunt puțini. Dar dermatologia a dezvăluit o problemă flagrantă de corectitudine. Cele mai multe seturi de date de antrenament sunt dominate de pielea deschisă la culoare, așa că modelele deseori au rezultate mai proaste pe tonurile mai închise ale pielii, unde melanomul este mai rar, dar mai mortal când este ratat. Construirea unor seturi de date diverse precum Fitzpatrick 17k și Diverse Dermatology Images este acum o prioritate majoră.
Implementare în lumea reală
CNN din Stanford din 2017 a clasificat cancerele de piele din ~130.000 de imagini la egalitate cu 21 de dermatologi certificați de consiliu, un rezultat de bază pentru domeniu.
Aplicațiile pentru smartphone și dermoscopie triează alunițele suspecte, ajutând pacienții și medicii de asistență medicală primară să decidă ce necesită o revizuire urgentă de specialitate.
Sistemele de fotografie pentru întregul corp folosesc AI pentru a compara imaginile în timp și pentru a semnala leziuni noi sau în schimbare la pacienții cu risc ridicat.
Sunt construite diverse seturi de date precum Fitzpatrick 17k și Diverse Dermatology Images pentru a reduce acuratețea AI mai slabă pe tonurile mai închise ale pielii.
Viitorul AI în dermatologie
Aplicațiile de triaj reglementate și asistenții de dermoscopie vor deveni instrumente de rutină de primă linie, extinzând screening-ul la nivel de specialist la practica generală și zonele defavorizate. Reducerea decalajului de performanță a nuanței pielii prin diverse seturi de date este provocarea centrală a domeniului de capital și un impuls activ al cercetării. Fotografia totală a corpului cu detectarea modificărilor AI va urmări fiecare aluniță de-a lungul timpului, iar modelele multimodale care combină imagini cu istoricul pacientului și chiar riscul genetic ar trebui să ascuți cine are cu adevărat nevoie de o biopsie.
Punând-o în practică
De ce contează
- Context și reguli. Contextul industriei determină dacă ideile AI supraviețuiesc contactului cu realitatea.
- Controlul calității. Constrângerile de domeniu influențează ratele de eroare acceptabile și modelele de supraveghere.
- Alegeri de construcție. Implementările de succes aliniază capacitatea tehnică cu fluxurile de lucru din prima linie.
Atenție la
- Cerințele de reglementare pot invalida prototipuri altfel puternice.
- Datele istorice pot codifica părtiniri care dăunează anumitor comunități.
- Sistemele vechi pot crea blocaje de integrare și costuri ascunse.
Următorii pași
- Implicați experți în domeniu, de la formularea problemelor până la evaluare.
- Proiectați piste de audit și documentație înainte de lansare.
- Validați din timp obligațiile de conformitate și siguranță.
- Desfășurați în etape, cu criterii clare de oprire și derulare.
Continuați să explorați
Buletin gratuit
Primește briefingul zilnic AI
Trei povești AI verificate în fiecare dimineață de zi lucrătoare, scrise în engleză simplă. Gratuit pentru totdeauna, fără reclame.
Un e-mail în fiecare zi lucrătoare. Dezabonare cu un singur clic. Nu vindem niciodată și nu împărtășim adresa ta.
Testează-te
Take the AI in Dermatology quiz
Feedback instantaneu la fiecare răspuns și un certificat partajabil cu un ID verificabil după ce parcurgi un curs.
Susține educația AI gratuită. AI Understanding este o organizație nonprofit 501(c)(3) — fără reclame, fără barieră de plată, pentru totdeauna. Fă o donație
Întrebări frecvente
What is AI in Dermatology?
Pielea este cel mai mare și cel mai vizibil organ al corpului, așa că dermatologia este o potrivire naturală pentru IA bazată pe imagini. Învățarea profundă poate clasifica leziunile cutanate, inclusiv melanomul potențial mortal, din fotografii la un nivel care rivalizează cu dermatologii autorizați.
Ce a demonstrat studiul de dermatologie Stanford din 2017?
Instruit pe aproximativ 130.000 de imagini, Stanford CNN a egalat performanța de diagnosticare a 21 de dermatologi certificați de consiliu în clasificarea cancerelor de piele, o dovadă fundamentală a conceptului pentru domeniu.
Care este o problemă majoră de corectitudine documentată în dermatologie AI?
Seturile de date de antrenament au fost în trecut dominate de pielea deschisă la culoare, astfel încât modelele au performanțe mai slabe pe pielea mai închisă la culoare, unde melanomul este mai rar, dar mai des mortal când este ratat.
Ce adaugă dermatoscopia la o fotografie standard a pielii?
Dermoscopia folosește mărirea și lumina polarizată pentru a expune pigmentul și structurile vasculare de sub suprafața pielii pe care ochiul liber nu le poate vedea, oferind AI caracteristici mai bogate de analizat.
Ce scurtătură falsă au fost surprinse învățând modelele dermatologice?
Deoarece markerii și riglele cutanate chirurgicale au apărut în principal în imaginile cu cancere pregătite pentru biopsie, unele modele au învățat să asocieze acești markeri cu malignitatea, mai degrabă decât cu leziunea în sine.
Care este „standardul de aur” față de care sunt de obicei validate aceste modele?
IA dermatologică de încredere este validată împotriva diagnosticelor confirmate prin biopsie, standardul de aur al histopatologiei, mai degrabă decât împotriva etichetelor vizuale neverificate.
Continuați să învățați
Ghiduri conexe
Mai multe ghiduri alese pentru acest subiect