SıradakiSonraki rehber
Uzayda ve Uydularda Yapay Zeka
Endüstriler
Sektörler KILAVUZU
Dermatolojide Yapay Zeka
Cilt vücudun en büyük ve en görünür organıdır, bu nedenle dermatoloji, görüntü tabanlı yapay zeka için doğal bir uyumdur.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Deep learning can classify skin lesions, including potentially deadly melanoma, from photographs at a level that rivals board-certified dermatologists.
Derin Dalış
Stanford araştırmacıları tarafından 2017 yılında yapılan çok önemli bir Nature çalışması, yaklaşık 130.000 klinik görüntü üzerinde evrişimli bir sinir ağını eğitmiş ve melanom ve karsinomlar da dahil olmak üzere cilt kanserlerini 21 kurul onaylı dermatolog kadar doğru bir şekilde sınıflandırabildiğini göstermiştir. O zamandan bu yana, dermatologların benleri incelemek için kullandığı büyütülmüş, polarize görüntüleri analiz eden akıllı telefon uygulamalarına ve dermoskopi araçlarına modeller yerleştirildi. Vaat triyajdır: birinci basamak doktorlarına ve hastalara, özellikle de dermatologların az olduğu durumlarda, hangi noktalardan acil biyopsi yapılması gerektiğine karar vermelerine yardımcı olmak. Ancak dermatoloji göze çarpan bir adalet sorununu ortaya çıkardı. Çoğu eğitim veri kümesinde açık ten hakimdir, bu nedenle modeller genellikle melanomun daha nadir olduğu ancak gözden kaçırıldığında daha ölümcül olduğu koyu ten tonlarında daha kötü performans gösterir. Fitzpatrick 17k ve Diverse Dermatology Images gibi çeşitli veri kümeleri oluşturmak artık büyük bir öncelik.
Gerçek Dünya Uygulaması
2017 Stanford CNN, cilt kanserlerini yaklaşık 130.000 görüntüden 21 kurul onaylı dermatologla aynı düzeyde sınıflandırmıştır; bu, alan için temel bir sonuçtur.
Akıllı telefon ve dermoskopi uygulamaları şüpheli benleri önceliklendirerek hastaların ve birinci basamak doktorlarının neyin acil uzman incelemesi gerektiğine karar vermesine yardımcı oluyor.
Tüm vücut fotoğraf sistemleri, görüntüleri zaman içinde karşılaştırmak ve yüksek riskli hastalarda yeni veya değişen lezyonları işaretlemek için yapay zekayı kullanır.
Fitzpatrick 17k ve Diverse Dermatology Images gibi çeşitli veri kümeleri, daha koyu ten tonlarında daha zayıf yapay zeka doğruluğunu azaltmak için oluşturuluyor.
Dermatolojide Yapay Zekanın Geleceği
Düzenlenmiş triyaj uygulamaları ve dermoskopi asistanları, uzmanlık düzeyindeki taramayı genel pratisyenlik ve yetersiz hizmet alan alanlara genişleterek rutin birinci basamak araçlar haline gelecektir. Çeşitli veri kümeleri aracılığıyla cilt tonu performans açığını kapatmak, alanın temel eşitlik sorunu ve aktif bir araştırma çabasıdır. Yapay zeka değişiklik tespitine sahip tüm vücut fotoğrafçılığı, zaman içinde her bir beni takip edecek ve görüntüleri hasta geçmişi ve hatta genetik riskle birleştiren multimodal modeller, kimin gerçekten biyopsiye ihtiyacı olduğunu netleştirecektir.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Bağlam ve kurallar. Sektör bağlamı, yapay zeka fikirlerinin gerçeklikle temasta kalıp kalamayacağını belirler.
- Kalite kontrolü. Etki alanı kısıtlamaları kabul edilebilir hata oranlarını ve gözetim modellerini etkiler.
- Yapı seçimleri. Başarılı dağıtımlar, teknik kapasiteyi ön saflardaki iş akışlarıyla uyumlu hale getirir.
Dikkat edin
- Düzenleyici gereklilikler, aksi takdirde güçlü prototipleri geçersiz kılabilir.
- Tarihsel veriler belirli topluluklara zarar veren önyargıları kodlayabilir.
- Eski sistemler entegrasyon darboğazları ve gizli maliyetler yaratabilir.
Sonraki adımlar
- Sorunun çerçevelenmesinden değerlendirmeye kadar alan uzmanlarını dahil edin.
- Lansmandan önce denetim yollarını ve belgeleri tasarlayın.
- Uyumluluk ve güvenlik yükümlülüklerini erkenden doğrulayın.
- Açık durdurma ve geri alma kriterleriyle aşamalar halinde kullanıma alın.
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the AI in Dermatology quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
What is AI in Dermatology?
Cilt vücudun en büyük ve en görünür organıdır, bu nedenle dermatoloji, görüntü tabanlı yapay zeka için doğal bir uyumdur. Derin öğrenme, fotoğraflardan, kurul onaylı dermatologlara rakip olacak düzeyde, potansiyel olarak ölümcül melanom da dahil olmak üzere cilt lezyonlarını sınıflandırabilir.
2017 yılında çığır açan Stanford dermatoloji çalışması neyi gösterdi?
Yaklaşık 130.000 görüntü üzerinde eğitim alan Stanford CNN, cilt kanserlerini sınıflandırmada kurul onaylı 21 dermatoloğun tanısal performansını eşleştirdi ve bu alan için temel bir kavram kanıtıdır.
Dermatoloji yapay zekasında belgelenen önemli bir adalet sorunu nedir?
Eğitim veri kümeleri tarihsel olarak açık ten renginin hakimiyetinde olduğundan modeller genellikle melanomun daha nadir olduğu ancak gözden kaçırıldığında daha ölümcül olduğu koyu ten üzerinde düşük performans gösteriyor.
Dermoskopi standart cilt fotoğrafına ne katar?
Dermoskopi, çıplak gözle görülemeyen cilt yüzeyinin altındaki pigment ve damar yapılarını ortaya çıkarmak için büyütme ve polarize ışık kullanarak yapay zekaya analiz için daha zengin özellikler kazandırır.
Dermatoloji modelleri hangi sahte kısayolu öğrenirken yakalandı?
Cerrahi cilt belirteçleri ve cetvelleri çoğunlukla biyopsi için hazırlanan kanser görüntülerinde göründüğünden, bazı modeller bu belirteçleri lezyonun kendisinden ziyade malignite ile ilişkilendirmeyi öğrendi.
Bu modellerin genellikle doğrulandığı 'altın standart' nedir?
Güvenilir dermatoloji AI, yalnızca doğrulanmamış görsel etiketlerle değil, histopatolojinin altın standardı olan biyopsiyle doğrulanan teşhislerle doğrulanır.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi