Анализ возможностей и вызовов использования искусственного интеллекта в дерматологии для оценки и диагностики дерматологических состояний у пациентов с различным цветом кожи продолжается вызывать опасения, согласно последним исследованиям. Эти трудности в основном связаны с идентификацией поражений, что подчеркнуто в обширном обзоре литературы, проведенном Ребеккой Флиорент и ее коллегами из Школы остеопатической медицины Роуэн-Виртуа.
Искусственный интеллект использует сложные алгоритмы и модели для обучения по различным типам данных с целью облегчения принятия обоснованных решений. Возможности этой технологии были признаны в области дерматологии, особенно в раннем выявлении рака кожи и предоставлении персонализированных рекомендаций по лечению на основе данных, специфичных для каждого пациента. Тем не менее, Флиорент и ее команда стремились решить пробелы и вызовы, возникающие при применении ИИ к различным цветам кожи.
Чтобы выявить эти пробелы, исследовательская группа провела обширный обзор существующей литературы с использованием баз данных, таких как PubMed и Google Scholar. Они использовали широкий спектр терминов поиска, связанных с расовым представительством, ИИ, раком кожи, искусственным интеллектом, дерматологией, пигментацией, дерматологическим скринингом, неравенствами в общественном здравоохранении и меланомой. Их обзор охватывал период с февраля 2002 по июнь 2023 года и включал различные типы исследований, включая клинические испытания, систематические обзоры, отчеты о случаях и исследования в одном центре.
Результаты их исследования выявили несколько исследований, которые пролили свет на ограничения общедоступных наборов изображений кожи при их применении в реальных клинических условиях. Эти ограничения обусловлены такими факторами, как освещение, точность фокусировки, уровни экспозиции, апертура, выравнивание фона и изменчивость скорости срабатывания камеры. Другое исследование подчеркнуло недостаточное внимание, уделяемое информации о цвете кожи в исследованиях по изображениям на ИИ, особенно в связи с элементами Чеклиста CLEAR.
Исследовательская группа выявила 10 исследований и 15 технологий ИИ, которые оценили эффективность ИИ при оценке изображений различных оттенков кожи. Многие из этих исследований показали недостаточное представительство в наборах данных, где некоторые исследования исключали или включали только незначительное количество пациентов с разноцветной кожей. Этот недостаток разнообразия и возникающие неточности в технологии ИИ подчеркивают необходимость нацеленных подходов ИИ для правильной оценки состояния кожи у людей с разноцветной кожей.
Для решения этих проблем исследовательская группа подчеркнула важность создания более включительных наборов данных, которые точно представляют различные группы пациентов. Они также выделили пользу обучения дерматологов захвату качественных изображений поражений на коже пациентов с разноцветной кожей. Подавляя предвзятость и обеспечивая всестороннее представительство, ИИ в дерматологии имеет потенциал улучшить результаты лечения и снизить неравенства.
Часто задаваемые вопросы:
- Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект относится к использованию сложных алгоритмов и моделей для имитации человеческого интеллекта и процессов принятия решений. В контексте дерматологии, ИИ используется для помощи в оценке и диагностике различных кожных состояний. - Какие проблемы связаны с использованием ИИ в дерматологии?
Одной из основных проблем ИИ в дерматологии является интеграция различных оттенков кожи в алгоритмы и наборы данных. Недостаточное представительство пациентов с различными цветами кожи может привести к неточностям и предвзятостям в диагностических результатах. - Как можно настроить ИИ для лиц с различными оттенками кожи?
Чтобы решить эти проблемы, исследователи предлагают включение более разнообразных наборов данных, которые точно представляют пациентов с разным цветом кожи. Кроме того, обучение дерматологов захвату качественных изображений кожных состояний у пациентов с различными оттенками кожи может улучшить точность систем ИИ. - Какие потенциальные преимущества ИИ в дерматологии?
ИИ имеет потенциал улучшить точность диагностики и рекомендации по лечению путем анализа данных, специфичных для каждого пациента. Он может помочь в раннем выявлении рака кожи и предоставлении персонализированной помощи пациентам с разными типами кожи.
Источники:
— 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