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人工智能

人工智能(AI)可以被定义为“制造机器的科学就是”人民“1或者只是计算机模拟智能人类行为的能力。机器学习是AI的分支,它使用可以从数据中学习的算法和统计模型。深度学习是一种机器学习的特定形式。AI可以参考机器学习或深度学习2

皮肤科的AI干预的当前证据基础

Covid-19大流行加速了通过数字技术的采用,以减少与患者面对面接触的需要,并创造了在皮肤科中实施AI的紧迫感。尽管这种迅速推进的领域和商业驱动器尽快将AI算法集成到临床实践中,但目前用于皮肤病学中的AI干预的有效性的现有证据基础3.

  • 皮肤科的大多数AI干预们侧重于良性和恶性皮肤病变的特定强调黑色素瘤诊断2。然而,存在其他应用程序,包括监测炎症性皮肤病。牛皮癣,特应湿疹,痤疮,腿部溃疡评估和指甲疾病1虽然他们的发展仍处于早期阶段。
  • 许多皮肤智能手机应用声称它们可以诊断,监测和治疗一系列皮肤障碍,但大多数尚未在干预研究环境中进行适当调查,以及用于皮肤癌诊断的基于算法的算法的智能手机应用系统审查确定了严重的缺陷4.
  • 用于皮肤癌诊断的人工智能算法的准确性也可能被高估,因为研究经常在不反映标准临床实践的人工环境中进行,例如,使用回顾性图像数据库,有时没有补充的临床信息,排除非典型表现,使用高度选择的患者组(特别是排除彩色图像的皮肤),或将研究病例限制在已选择切除的患者5.
  • 算法通常被评为独立系统,而不是诊断辅助工具,以告知临床医生决策。
  • 皮肤病学中的患者途径是复杂的,并且鲁布布利地评估当前途径中的AI干预需要临床led的研究研究。An AI intervention to triage skin cancer referrals at the interface between primary and secondary care requires both robust evaluation of diagnostic accuracy at this interface, but also a thorough evaluation of effectiveness i.e. whether it is possible to safely reduce the volume of suspected skin cancer referrals freeing resources in secondary care without causing a significant increased risk to patients through missing a malignancy.

在皮肤科中开发AI

糟糕鼓励在清楚地解决未满足需要的地区的AI技术的发展;通过改善疾病管理和护理质量,通过损害安全性而增强患者体验。考虑到使用AI时,重要的是要考虑您试图解决的问题,以及人工智能是否是​​正确的解决方案。您应该能够解释为什么选择AI,您需要额外的“智能”,以及为什么AI是解决方案6.

临床医生/开发人员应考虑:

  • 您正在尝试解决的问题与AI模型可以学习的大量数据相关联。
  • 分析数据将在规模上如此大而重复,人类会努力履行有效携带
  • 您可以测试模型的输出以获得对经验证据的准确性I.E标准护理途径。
  • 模型输出将导致在现实世界中解决问题(或提供解决方案)
  • 有问题的数据可用 - 即使伪装或埋葬,也可以道德和安全地使用。

糟糕的成立了AI职能党组。有关详细信息,请点击这里

对于任何其他询问,请联系:

Project Administrator(Liam Johnson)AI.Dermatology@bad.org.uk
AI WPG椅子(Dr Rubeta Matin)Rubeta.matin@nhs.net


达特茅斯人工智能夏季研究项目提案”(1955年)。

2杜哈普尔X,瓦FM,卢斯科姆NM,等。什么是人工智能?人工智能在皮肤科的应用。Br J Dermatol 2020 doi: 10.1111/bjd.18880

3刘学锋,刘志军,等。从医学影像中检测疾病的深度学习与医疗专业人员的性能比较:系统回顾和荟萃分析。Lancet Digital Health 2019;1(6):E271-E97。

4王志强,王志强,王志强,等。基于算法的智能手机应用程序评估成人皮肤癌风险:对诊断准确性研究的系统回顾。BMJ 2020; 368: m127。bmj doi: 10.1136 /。m127[发布日期:2020/02/12]

5王志强,王志强,王志强,等。计算机辅助诊断技术(皮肤镜和光谱学为基础)诊断成人皮肤癌。Cochrane Database Syst Rev 2018;12:CD013186。1002/14651858 doi: 10。CD013186[出版日期:2018/12/07]

6人工智能:如何让它正确https://www.nhsx.nhs.uk/media/documents/nhsx_ai_report.pdf

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