I dei siste åra har bruken av kunstig intelligens (KI) blitt stadig meir integrert i dermatologi for vurdering og diagnose av hudsjukdomar hos pasientar med ulik hudfarge. Utfordringane i å tilpasse KI til ulike hudfargar er tydelege, noko ei studie frå Rowan-Virtua School of Osteopathic Medicine nyleg har påpeika.
Kunstig intelligens nyttar avanserte algoritmar og modellar for å lære frå ulike datakjelder, med mål om å lette informerte avgjerder. Potensialet til KI er blitt anerkjent innan dermatologi, spesielt for tidleg påvising av hudkreft og tilpassa behandlingsanbefalingar basert på pasientspesifikk informasjon. Men det er viktig å merke seg dei utfordringane Fliorent og teamet hennar har identifisert ved å implementere KI på ulike hudfargar.
For å identifisere desse utfordringane, gjennomførte forskarteamet ein omfattande gjennomgang av eksisterande litteratur ved å bruke databasar som PubMed og Google Scholar. Dei inkluderte ei rekkje søkeord knytt til rasemangfald, KI, hudkreft, kunstig intelligens, dermatologi, pigmentering, skjerming for hudsjukdomar, ulikheter i folkehelse, og melanom. Gjennomgangen dekte ein periode frå februar 2002 til juni 2023 og omfatta ulike typar forsking, inkludert kliniske studiar, systematiske gjennomgangar, kasusrapportar og studiar frå enkelt-senter.
Resultata frå forskinga deira identifiserte fleire studiar som kasta lys over avgrensingane til offentleg tilgjengelege databasar for hudbilete når dei blir brukte i reelle kliniske situasjonar. Desse avgrensingane stamma frå faktorar som lyssetting, fokusnøyaktigheit, eksponeringsnivå, blenderopning, bakgrunnsjustering, og variasjon i kamerablenderhastigheit. Ein anna studie understreka den utilstrekkelege merksemda som blir gitt til informasjon om hudfarge i KI-bileteundersøkingar, særleg for å kunne takle elementa i CLEAR Checklist.
Forskarteamet identifiserte 10 undersøkingar og 15 KI-teknologiar som vurderte KI si effektivitet i å evaluere bilete av ulike hudfargar. Mange av desse undersøkingane avslørte manglande representasjon i databasane, der nokre studiar ekskluderte eller minimalt inkluderte pasientar med ulik hudfarge. Denne mangelen på mangfald og dei følgjande unødigheitane i KI-teknologi understreka behovet for skreddarsydde KI-tilnærmingar for å kunn kunna evaluere hudsjukdomar på personar med ulik hudfarge.
For å takle desse utfordringane, understreka forskarteamet viktigheten av meir inkluderande databasar som nøyaktig representerer ulike pasientgrupper. Dei betona òg fordelane med å trene dermatologar på å ta høgkvalitets bilete av lesjonar på pasientar med ulik hudfarge. Ved å redusere fordommar og sikre omfattande representasjon, har KI i dermatologi potensiale til å betre resultatane av behandling og redusere ulikheiter.
FAQ
Kva er kunstig intelligens (KI)?
Kunstig intelligens viser til bruken av avanserte algoritmar og modellar for å simulera menneskeleg intelligens og beslutningsprosessar. Innanfor dermatologi blir KI brukt til å hjelpe i vurdering og diagnose av ulike hudsjukdomar.
Kva er utfordringane med KI i dermatologi?
Ein av hovudutfordringane med KI i dermatologi er å integrere ulike hudfargar i algoritmar og databasar. Mangelen på representasjon av pasientar med ulik hudfarge kan føra til unøyaktigheiter og fordommar i diagnoseresultat.
Korleis kan KI tilpassast for enkeltpersonar med ulike hudfargar?
For å takle utfordringane, tillet forskarane inkludering av meir varierte databasar som nøyaktig representerer pasientar med ulik hudfarge. I tillegg kan trening av dermatologar på å ta høgkvalitets bilete av hudsjukdomar hos pasientar med ulik hudfarge betra nøyaktigheita til KI-systema.
Kva er dei moglige fordelane med KI i dermatologi?
KI har potensiale til å auke diagnostisk nøyaktigheit og forbetre behandlingsanbefalingar ved å analysere pasientspesifikk informasjon. Det kan bidra til tidleg påvisning av hudkreft og tilby tilpassa omsorg til pasientar med ulike hudtypar.
Kjelder:
– Int J Dermatol
– Adamson AS, Smith A. Machine learning and health care disparities in dermatology. JAMA Dermatol. 2018; 154(11): 1247–1248.
The source of the article is from the blog dk1250.com