คู่มืออุตสาหกรรม

AI ในโรคผิวหนัง

ผิวหนังเป็นอวัยวะที่ใหญ่ที่สุดและมองเห็นได้ชัดเจนที่สุดของร่างกาย ดังนั้นโรคผิวหนังจึงเหมาะสมตามธรรมชาติสำหรับ AI ที่ใช้ภาพ

ภาพรวม

ผิวหนังเป็นอวัยวะที่ใหญ่ที่สุดและมองเห็นได้ชัดเจนที่สุดของร่างกาย ดังนั้นโรคผิวหนังจึงเหมาะสมตามธรรมชาติสำหรับ AI ที่ใช้ภาพ การเรียนรู้เชิงลึกสามารถจำแนกรอยโรคที่ผิวหนัง รวมถึงมะเร็งผิวหนังที่อาจเป็นอันตรายถึงชีวิต จากภาพถ่ายในระดับที่ทัดเทียมกับแพทย์ผิวหนังที่ได้รับการรับรองจากคณะกรรมการ

AI ในตจวิทยาใช้ AI ในสภาพแวดล้อมเฉพาะโดเมน ซึ่งกฎระเบียบ การปฏิบัติงาน และการยอมรับความเสี่ยงเป็นตัวกำหนดทางเลือกในการออกแบบอย่างมาก

เจาะลึก

การศึกษาธรรมชาติที่สำคัญในปี 2017 โดยนักวิจัยจากสแตนฟอร์ดได้ฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบบิดในภาพทางคลินิกประมาณ 130,000 ภาพ และแสดงให้เห็นว่าสามารถจำแนกประเภทมะเร็งผิวหนัง รวมถึงมะเร็งผิวหนังและมะเร็งได้ แม่นยำพอๆ กับแพทย์ผิวหนังที่ได้รับการรับรองจากคณะกรรมการ 21 คน ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ได้มีการสร้างแบบจำลองต่างๆ ขึ้นในแอปสมาร์ทโฟนและเครื่องมือ Dermoscopy ที่จะวิเคราะห์ภาพขยายและโพลาไรซ์ที่แพทย์ผิวหนังใช้ในการตรวจไฝ คำมั่นสัญญาคือการคัดแยก: ช่วยให้แพทย์และผู้ป่วยปฐมภูมิตัดสินใจว่าจุดใดที่จำเป็นต้องตรวจชิ้นเนื้ออย่างเร่งด่วน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่แพทย์ผิวหนังขาดแคลน แต่โรคผิวหนังได้เผยให้เห็นปัญหาความเป็นธรรมที่เห็นได้ชัด ชุดข้อมูลการฝึกส่วนใหญ่มักมีผิวสีแทน ดังนั้นโมเดลมักจะทำงานได้แย่กว่าในโทนสีผิวเข้ม โดยที่มะเร็งผิวหนังจะพบได้ยากแต่อาจถึงตายได้หากพลาดไป การสร้างชุดข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Fitzpatrick 17k และ Diverse Dermatology Images ถือเป็นเรื่องสำคัญที่สุดในขณะนี้

ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค

โดยทั่วไประบบเหล่านี้คือ CNN หรือเครื่องแปลงการมองเห็นที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับภาพทางคลินิกและภาพเดอร์โมสโคปิกที่มีป้ายกำกับ ซึ่งมักจะได้รับการตรวจสอบกับการวินิจฉัยที่ได้รับการยืนยันจากการตรวจชิ้นเนื้อ (มาตรฐานทองคำ) Dermoscopy เพิ่มกำลังขยายและแสงโพลาไรซ์แบบ cross-polarized ซึ่งเผยให้เห็นเม็ดสีใต้พื้นผิวและรูปแบบของหลอดเลือดที่มองไม่เห็นด้วยตาเปล่า หลุมพรางที่ทราบกันดี: โมเดลสามารถเรียนรู้ทางลัดปลอม เช่น รอยโรคที่ติดธงซึ่งถ่ายถัดจากเครื่องหมายผิวหนังที่ผ่าตัดหรือไม้บรรทัดว่าเป็นมะเร็ง เนื่องจากเครื่องหมายดังกล่าวส่วนใหญ่ปรากฏในภาพมะเร็งระหว่างการฝึก

การเรียนรู้ AI ในด้านผิวหนัง

ผิวหนังเป็นอวัยวะที่ใหญ่ที่สุดและมองเห็นได้ชัดเจนที่สุดของร่างกาย ดังนั้นโรคผิวหนังจึงเหมาะสมตามธรรมชาติสำหรับ AI ที่ใช้ภาพ การเรียนรู้เชิงลึกสามารถจำแนกรอยโรคที่ผิวหนัง รวมถึงมะเร็งผิวหนังที่อาจเป็นอันตรายถึงชีวิต จากภาพถ่ายในระดับที่ทัดเทียมกับแพทย์ผิวหนังที่ได้รับการรับรองจากคณะกรรมการ AI ในตจวิทยาใช้ AI ในสภาพแวดล้อมเฉพาะโดเมน ซึ่งกฎระเบียบ การปฏิบัติงาน และการยอมรับความเสี่ยงเป็นตัวกำหนดทางเลือกในการออกแบบอย่างมาก เพื่อสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ปฏิบัติต่อ AI ในด้านตจวิทยาเป็นรูปแบบการดำเนินงาน ไม่ใช่คุณลักษณะเดียว: กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ

ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งที่ใช้ AI ในด้านตจวิทยาจะปรับความสามารถทางเทคนิคให้สอดคล้องกับนโยบายโดเมน ความสามารถในการตรวจสอบ และการตัดสินใจในแนวหน้า โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน

บริบททางอุตสาหกรรมเป็นตัวกำหนดว่าแนวคิด AI จะรอดจากการสัมผัสกับความเป็นจริงหรือไม่ ในเวลาเดียวกัน ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบอาจทำให้ต้นแบบที่แข็งแกร่งเป็นโมฆะได้ แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

บริบททางอุตสาหกรรมเป็นตัวกำหนดว่าแนวคิด AI จะรอดจากการสัมผัสกับความเป็นจริงหรือไม่

บริบททางอุตสาหกรรมเป็นตัวกำหนดว่าแนวคิด AI จะรอดจากการสัมผัสกับความเป็นจริงหรือไม่ ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

ข้อจำกัดของโดเมนมีอิทธิพลต่ออัตราข้อผิดพลาดที่ยอมรับได้และแบบจำลองการควบคุมดูแล

ข้อจำกัดของโดเมนมีอิทธิพลต่ออัตราข้อผิดพลาดที่ยอมรับได้และแบบจำลองการควบคุมดูแล ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

การปรับใช้ที่ประสบความสำเร็จจะปรับความสามารถทางเทคนิคให้สอดคล้องกับเวิร์กโฟลว์แนวหน้า

การปรับใช้ที่ประสบความสำเร็จจะปรับความสามารถทางเทคนิคให้สอดคล้องกับเวิร์กโฟลว์แนวหน้า ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

อนาคตของ AI ในด้านตจวิทยา

แอปคัดแยกที่ได้รับการควบคุมและผู้ช่วยเดอร์โมสโคปจะกลายเป็นเครื่องมือบรรทัดแรกตามปกติ โดยขยายการคัดกรองระดับผู้เชี่ยวชาญไปยังสถานปฏิบัติทั่วไปและพื้นที่ที่ด้อยโอกาส การปิดช่องว่างด้านประสิทธิภาพด้านโทนสีผิวด้วยชุดข้อมูลที่หลากหลายถือเป็นความท้าทายด้านความเท่าเทียมกันของภาคสนามและการผลักดันการวิจัยเชิงรุก การถ่ายภาพทั้งร่างกายด้วยการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของ AI จะติดตามทุกไฝเมื่อเวลาผ่านไป และแบบจำลองหลายรูปแบบที่รวมภาพเข้ากับประวัติผู้ป่วยและแม้แต่ความเสี่ยงทางพันธุกรรมน่าจะทำให้ผู้ที่ต้องการการตรวจชิ้นเนื้ออย่างแท้จริงคมชัดขึ้น

การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง

Stanford CNN ประจำปี 2017 ได้จัดประเภทมะเร็งผิวหนังจากประมาณ 130,000 ภาพ เทียบเท่ากับแพทย์ผิวหนังที่ได้รับการรับรองจากคณะกรรมการ 21 คน ซึ่งเป็นผลลัพธ์พื้นฐานสำหรับสาขานี้

แอปสมาร์ทโฟนและ Dermoscopy คัดแยกไฝที่น่าสงสัย ช่วยให้ผู้ป่วยและแพทย์ปฐมภูมิตัดสินใจว่าสิ่งใดที่ต้องได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญอย่างเร่งด่วน

ระบบการถ่ายภาพทั้งร่างกายใช้ AI เพื่อเปรียบเทียบภาพในช่วงเวลาหนึ่ง และระบุรอยโรคใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงในผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง

ชุดข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Fitzpatrick 17k และ Diverse Dermatology Images กำลังถูกสร้างขึ้นเพื่อลดความแม่นยำของ AI ที่แย่ลงในโทนสีผิวคล้ำ

รูปแบบการดำเนินงาน

AI ในด้านผิวหนังในทางปฏิบัติ

Stanford CNN ประจำปี 2017 ได้จัดประเภทมะเร็งผิวหนังจากประมาณ 130,000 ภาพ เทียบเท่ากับแพทย์ผิวหนังที่ได้รับการรับรองจากคณะกรรมการ 21 คน ซึ่งเป็นผลลัพธ์พื้นฐานสำหรับสาขานี้

Stanford CNN ประจำปี 2017 ได้จำแนกมะเร็งผิวหนังจากประมาณ 130,000 ภาพ เทียบเท่ากับแพทย์ผิวหนังที่ได้รับการรับรองจากคณะกรรมการ 21 คน ผลลัพธ์พื้นฐานสำหรับทีมภาคสนามมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่า เมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับของมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

AI ในด้านผิวหนังในทางปฏิบัติ

แอปสมาร์ทโฟนและ Dermoscopy คัดแยกไฝที่น่าสงสัย ช่วยให้ผู้ป่วยและแพทย์ปฐมภูมิตัดสินใจว่าสิ่งใดที่ต้องได้รับการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญอย่างเร่งด่วน

แอปสมาร์ทโฟนและ Dermoscopy คัดแยกไฝที่น่าสงสัย ช่วยให้ผู้ป่วยและแพทย์ปฐมภูมิตัดสินใจว่าอะไรจำเป็นต้องตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญอย่างเร่งด่วน ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับของมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งประสิทธิภาพการผลิตที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

AI ในด้านผิวหนังในทางปฏิบัติ

ระบบการถ่ายภาพทั้งร่างกายใช้ AI เพื่อเปรียบเทียบภาพในช่วงเวลาหนึ่ง และระบุรอยโรคใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงในผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง

ระบบการถ่ายภาพทั้งร่างกายใช้ AI เพื่อเปรียบเทียบภาพในช่วงเวลาหนึ่ง และทำเครื่องหมายรอยโรคใหม่หรือรอยโรคที่เปลี่ยนแปลงในผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูง ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับของมนุษย์สำหรับกรณีขอบ และติดตามทั้งประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

AI ในด้านผิวหนังในทางปฏิบัติ

ชุดข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Fitzpatrick 17k และ Diverse Dermatology Images กำลังถูกสร้างขึ้นเพื่อลดความแม่นยำของ AI ที่แย่ลงในโทนสีผิวคล้ำ

ชุดข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Fitzpatrick 17k และ Diverse Dermatology Images กำลังถูกสร้างขึ้นเพื่อลดความแม่นยำของ AI ที่แย่ลงในโทนสีผิวที่เข้มกว่า ทีมมักจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ความเสี่ยงและรั้ว

!

ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบอาจทำให้ต้นแบบที่แข็งแกร่งเป็นโมฆะได้

!

ข้อมูลในอดีตอาจเข้ารหัสอคติที่เป็นอันตรายต่อชุมชนบางแห่ง

!

ระบบเดิมสามารถสร้างปัญหาคอขวดในการบูรณาการและต้นทุนแอบแฝงได้

แผนงานการดำเนินงาน

1

ให้ผู้เชี่ยวชาญโดเมนมีส่วนร่วมตั้งแต่การกำหนดกรอบปัญหาไปจนถึงการประเมิน

ให้ผู้เชี่ยวชาญโดเมนมีส่วนร่วมตั้งแต่การกำหนดกรอบปัญหาไปจนถึงการประเมิน ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

2

ออกแบบเส้นทางการตรวจสอบและเอกสารประกอบก่อนการเปิดตัว

ออกแบบเส้นทางการตรวจสอบและเอกสารประกอบก่อนการเปิดตัว ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

3

ตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดและภาระผูกพันด้านความปลอดภัยตั้งแต่เนิ่นๆ

ตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดและภาระผูกพันด้านความปลอดภัยตั้งแต่เนิ่นๆ ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

4

เปิดตัวเป็นระยะโดยมีเกณฑ์การหยุดและย้อนกลับที่ชัดเจน

เปิดตัวเป็นระยะโดยมีเกณฑ์การหยุดและย้อนกลับที่ชัดเจน ถือว่าแต่ละขั้นตอนเป็นเหมือนประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

สำรวจต่อไป