În ultimii ani, utilizarea inteligenței artificiale (IA) pentru evaluarea și diagnosticarea afecțiunilor dermatologice la pacienții cu diverse tonuri de piele continuă să prezinte provocări, conform descoperirilor recente. Aceste dificultăți se concentrează în principal în jurul identificării leziunilor, așa cum a fost evidențiat într-o revizuire cuprinzătoare a literaturii efectuată de Rebecca Fliorent și colegii săi de la Rowan-Virtua School of Osteopathic Medicine.
Inteligența artificială utilizează algoritmi sofisticați și modele pentru a învăța din diverse tipuri de date, având ca scop facilitarea luării deciziilor informate. Potențialul său a fost recunoscut în domeniul dermatologiei, în special în detectarea timpurie a cancerului de piele și oferirea de recomandări personalizate de tratament pe baza datelor specifice ale pacientului. Cu toate acestea, Fliorent și echipa sa au urmărit să abordeze lacunele și provocările care apar în aplicarea IA la diverse tonuri de piele.
Pentru a identifica aceste lacune, echipa de cercetare a efectuat o revizuire extensivă a literaturii existente utilizând baze de date precum PubMed și Google Scholar. Au fost incluse o gamă largă de termeni de căutare legați de reprezentare rasială, IA, cancer de piele, inteligență artificială, dermatologie, pigmentare, screening dermatologic, disparități în sănătatea publică și melanom. Revizuirea lor a acoperit perioada februarie 2002 – iunie 2023 și a cuprins diverse tipuri de cercetare, inclusiv studii clinice, revizuiri sistematice, rapoarte de caz și studii la un singur centru.
Descoperirile cercetării lor au identificat mai multe studii care au subliniat limitele seturilor de date publice de imagini ale pielii atunci când sunt aplicate în medii clinice reale. Aceste limite au provenit din factori precum iluminarea, precizia focalizării, nivelurile de expunere, diafragma, alinierea fundalului și variabilitatea timpului de expunere al camerei. O altă studie a evidențiat atenția insuficientă acordată informațiilor privind culoarea pielii în investigațiile de imagistică IA, în special în abordarea elementelor listei CLEAR.
Echipa de cercetare a identificat 10 investigații și 15 tehnologii IA care au evaluat eficacitatea IA în evaluarea imaginilor cu diverse tonuri de piele. Multe dintre aceste investigații au relevat lipsa reprezentării în seturile de date, unele studii excludând sau incluzând doar marginal pacienți cu tonuri de piele diverse. Această lipsă de diversitate și inexactitățile rezultate în tehnologia IA subliniază necesitatea unor abordări personalizate de IA pentru a evalua corect condițiile pielii la persoanele cu tonuri de piele diverse.
Pentru a aborda aceste provocări, echipa de cercetare a subliniat importanța seturilor de date mai incluzive care să reprezinte cu exactitate diferite populații de pacienți. De asemenea, au evidențiat beneficiile formării dermatologilor pentru captarea de imagini de înaltă calitate ale leziunilor la pacienții cu tonuri de piele diverse. Prin reducerea părtinirilor și asigurarea reprezentării cuprinzătoare, IA în dermatologie are potențialul de a îmbunătăți rezultatele îngrijirii și de a reduce disparitățile.
FAQ
Ce este inteligența artificială (IA)?
Inteligența artificială se referă la utilizarea unor algoritmi avansați și modele pentru a simula inteligența umană și procesele decizionale. În contextul dermatologiei, IA este folosită pentru a ajuta la evaluarea și diagnosticarea diferitelor afecțiuni ale pielii.
Care sunt provocările asociate cu IA în dermatologie?
Una dintre principalele provocări ale IA în dermatologie este integrarea tonurilor variate de piele în algoritmi și seturi de date. Lipsa reprezentării pacienților cu tonuri de piele diverse poate duce la inexactități și părtiniri în rezultatele diagnostice.
Cum poate fi adaptată IA pentru persoanele cu tonuri de piele diverse?
Pentru a aborda provocările, cercetătorii sugerează includerea unor seturi de date mai variate care să reprezinte cu exactitate pacienți cu tonuri de piele diverse. În plus, formarea dermatologilor pentru a captura imagini de înaltă calitate ale afecțiunilor pielii la pacienți cu tonuri de piele diferite poate îmbunătăți acuratețea sistemelor de IA.
Care sunt beneficiile potențiale ale IA în dermatologie?
IA are potențialul de a îmbunătăți acuratețea diagnosticelor și de a îmbunătăți recomandările de tratament prin analizarea datelor specifice ale pacientului. Poate ajuta la detectarea timpurie a cancerului de piele și la oferirea de îngrijire personalizată pacienților cu diferite tipuri de piele.
Surse:
– Int J Dermatol
– JAMA Dermatol
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es