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新的Google AI工具可能识别皮肤状况

图像信用:shutterstock.com / Andrey_Popov

谷歌新推出的Dermatology Assist应用可识别皮肤和指甲状况,提示用户寻求专业的医疗诊断。

皮肤状况影响约为19亿人,皮肤科医生的缺点意味着经常被诊断且由可能并不总能成为识别此类条件的普通从业者诊断和治疗的条件。

帮助可以掌握,使公众的成员能够自我识别皮肤和指甲条件,促使他们寻求专门的医疗。谷歌宣布了一个名为Dermatology Assist的AI工具,旨在帮助用户根据他们上传自己的图像来帮助用户发现皮肤病学条件。

系统 - 被描述为“皮肤科帮助工具” - 在周二在Google的I / O Google会议上宣布。该技术巨头表示,由其作为深度学习系统(DLS)工作的研究人员描述 - 可以识别约290个皮肤状况,但小心不替代医学诊断,不应使用这样的。

谷歌创建皮肤状况识别系统的愿望似乎源于每年在他们的搜索引擎中有超过100亿次关于皮肤状况和其他相关问题的搜索。这个工具当然反映了今年I/O谷歌大会的主题演讲——在网上发表的演讲——强调了“构建一个更有帮助的谷歌”的口号。

谷歌的AI团队表示,“我们开发和调整了我们的模型,使用了包括约65000张图像和诊断皮肤情况的病例数据、数百万张精心制作的皮肤相关图像和数千个健康皮肤的例子——所有这些都来自不同的人口统计数据。”

该系统是由发表在该杂志上的一篇论文中长达三年的研究支持的自然医学¹。

一个新的皮肤科协助工具,以协助全科医生

为了测试皮肤科辅助工具和作为其基础的DLS,研究人员 - 包括David Coz和Google Healthcare的Carter Dunn - 培训了超过65,000张图像的系统。

他们还让人工智能与数百万精心制作的图像、数千个健康皮肤的例子以及大量诊断皮肤疾病的病例数据进行对比。

作者的作者自然研究报告称,DLS可以区分26个常见的皮肤状况,占初级保健中患病的80%。另外,该系统能够在419个皮肤病的情况下提供二次预测。

研究小组发现,DLS的表现和6名皮肤科医生一样好,比几名初级保健医生更好,这意味着它有很大的潜力帮助全科医生诊断皮肤状况。

不识别诊断

虽然南安普敦大学癌症科学主管等科学家,皮肤病学助攻留下了深刻的印象,但其他医生敦促有关该系统的一些谨慎。

斯坦福大学医学院(Stanford School of Medicine)皮肤科住院医师罗克珊娜·丹娜茹(Roxana Daneshjou)在Twitter上表达了自己的一些担忧。Daneshjou指出,需要用真实病例和患者进行临床试验,并进行实验室测试,以评估该系统的真正潜力。

我们在临床环境中没有前瞻性临床试验。他们参考的“试验”使用自然药纸的测试集图像 - 我们知道算法将表现良好。我们没有看到一个新的外部数据集的性能。

Roxana Daneshjou,斯坦福医学院皮肤科住院医师

她还指出,尽管他们对每个人建立了应用程序的谷歌的陈述,但声称该系统将占年龄和种族等因素,某些皮肤类型在这项研究中受到了代表性。事实上,Daneshjou说,审判中省略了肤色。

“如果出现了公开推出的话,我们应该知道它是如何在肤色中表现出来的,”皮肤科医生补充道。“注意,在原始论文的测试集中,0%的菲茨帕特里克皮肤VI型[与非洲血统相关的皮肤颜色]。这是最暗的肤色。”

由谷歌设计的系统还未接受美国食品和药物管理局(FDA)的许可,但其创造者将受到类似的基于AI的诊断工具 - 旨在协助肺癌诊断的影响 - 最近被批准的FDA。

目前,谷歌也很谨慎,称即使Dermatology Assist达到了进一步的测试,并获得了FDA的批准,它仍然不能替代去皮肤科医生那里。

参考

1.因为。D。邓恩。r·C。刘。Y,耆那教的。一个,Eng。C。等等,[2021],'皮肤病鉴别诊断的深层学习系统,'自然医学,[https://doi.org/10.1038/s41591 - 020 - 0842 - 3)

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罗伯特。李

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罗伯特。李

罗伯特是一个带有茎BSC的自由职业者科学记者。他专门从事物理,空间,天文学,天文人物,量子物理和SCICOMM。Robert是一名ABSW成员,AWCSJ 2019和IOP研究员。

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