مسائل مربوط به ادغام هوش مصنوعی (AI) برای ارزیابی و تشخیص شرایط پوستی در بیماران با رنگ پوست مشکلاتی را همچنان با خود دارد، به گزارش‌های اخیر. این مشکلات اصلی به تشخیص زخم‌ها متمرکز است، همانطور که در یک بررسی جامع ادبیاتی انجام شده توسط ربکا فلورنت و همکاران او از دانشکده پزشکی اوستیوپاتیک روان-ویرتوا بیان شده است.
هوش مصنوعی از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده برای یادگیری از انواع مختلف داده‌ها استفاده می‌کند، به منظور تسهیل فرآیند تصمیم‌گیری اطلاع‌رسانی شده است. جهش‌های احتمالی آن در زمینه پوست‌پزشکی شناخته شده است، به خصوص در زمینه تشخیص زودرس سرطان پوست و ارائه پیشنهادات درمان شخصی بر اساس داده‌های ویژه بیمار. با این حال، فلورنت و تیم او سعی کردند تا به تکمیل‌کردن گاف‌ها و چالش‌هایی که در پی هستند هنگام استفاده از هوش مصنوعی بر رنگ‌های مختلف پوستی بپردازند.
برای شناسایی این گاف‌ها، تیم تحقیقاتی یک بررسی گسترده از ادبیات موجود با استفاده از پایگاه داده‌هایی مانند PubMed و Google Scholar انجام دادند. آن‌ها از یک مجموعه گسترده از اصطلاحات جست‌وجوی مرتبط با نمایندگی نژادی، هوش مصنوعی، سرطان پوست، هوش مصنوعی، پوست‌پزشکی، پیگمانتاسیون، اسکرینینگ پوستی، نابرابری‌ها در بهداشت عمومی و ملانوم خواهد شد. بررسی آن‌ها از فوریه 2002 تا ژوئن 2023 ادامه دارد و شامل انواع مختلف تحقیقات از جمله آزمایشات بالینی، بررسی‌های سیستماتیک، گزارش‌های موردی و مطالعات مرکز تک‌مرکزی بود.
یافته‌های تحقیق آن‌ها چندین مطالعه را مشخص کردند که نور انتقادی به محدودیت‌های پایگاه‌های داده عکس پوست‌های قابل دسترس عمومی در شرایط بالینی دنیای واقعی انداختند. این محدودیت‌ها از عواملی از جمله نور، دقت فوکوس، سطوح نوردهی، دیافراگم، تطابق پس‌زمینه و تغییرات سرعت شاتر دوربین ناشی شدند. یک مطالعه دیگر بر عدم توجه کافی به اطلاعات رنگ پوست در بررسی‌های تصویربرداری هوش مصنوعی، به خصوص در تحقق عناصر چک‌لیست CLEAR، اشاره کرد.
تیم تحقیقاتی 10 تحقیق و 15 فناوری هوش مصنوعی را تشخیص داد که کارآیی هوش مصنوعی در ارزیابی تصاویر رنگ‌های مختلف پوست را ارزیابی کردند. بسیاری از این تحقیقات ناکافی بودن نمایندگی در پایگاه‌های داده را نشان دادند، با اینکه برخی از مطالعات بیماران با رنگ پوست درونی یا بالا را در نظر نگرفتند. این فقر تنوع و ناهماهنگی‌های ناشی از فناوری هوش مصنوعی نیاز به رویه‌های هوش مصنوعی ویژه را برای ارزیابی صحیح شرایط پوستی در افراد با رنگ‌های پوست مختلف تاکید کرد.
برای حل این چالش‌ها، تیم تحقیقاتی بر اهمیت پایگاه‌های داده جامع‌تر تأکید کردند که نمایندگی دقیق از جمعیت‌های بیمار مختلف را ارائه می‌دهد. همچنین، مزایای آموزش دادن به داروسازان برای گرفتن تصاویر زخم با کیفیت بالا در بیماران با رنگ پوست مشکلات را برطرف می‌کند. با کاهش تعصب‌ها و اطمینان از نمایندگی جامع، هوش مصنوعی در پوست‌پزشکی پتانسیل بهبود نتایج مراقبتی و کاهش اختلاف‌ها را دارد.
سوالات متداول
1. چیست هوش مصنوعی (AI)؟
هوش مصنوعی به استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته برای شبیه‌سازی هوش انسانی و فرآیندهای تصمیم‌گیری است. در زمینه پوست-pرزشکی، هوش مصنوعی برای کمک به ارزیابی و تشخیص وضعیت‌های مختلف پوستی استفاده می‌شود.
2. چه چالش‌هایی با استفاده از AI در پوست‌پزشکی وجود دارد؟
یکی از چالش‌های اصلی هوش مصنوعی در پوست‌پزشکی، ادغام رنگ‌های مختلف پوستی در الگوریتم‌ها و پایگاه داده‌ها است. نبود نمایندگی بیماران با رنگ پوست انجام نادرست و تعصبات در نتایج تشخیصی می‌تواند منجر به این امر شود.
3. چگونه می‌توان هوش مصنوعی را برای افراد با
رنگ‌های پوست مختلف ویژه کرد؟
برای رفع چالش‌ها، پژوهشگران پیشنهاد می‌دهند شامل کردن پایگاه داده‌های متنوعتری که نمایندگی دقیق از بیماران با رنگ پوستی ارائه داده است. به‌علاوه، آموزش دادن به پوست‌پزشکان برای گرفتن تصاویر با کیفیت زخم‌ها در بیماران با رنگ‌های پوست مختلف می‌تواند به دقت سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کند.
4. چه مزایایی برای هوش مصنوعی در پوست‌پزشکی وجود دارد؟
هوش مصنوعی قابلیت بهبود دقت تشخیص وبهبود پیشنهادات درمانی را با تجزیه و تحلیل داده‌های ویژه بیمار برای بیماران با انواع پوست‌ها دارا است. این می‌تواند در تشخیص زودرس سرطان پوست کمک کرده و مراقبت‌های شخصی را به بیماران با انواع پوست‌ها ارائه دهد.
منابع:
– http://www.intjdermatol.com
– http://www.jamadermatol.com
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es