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结果，他们必须能够获得高效、优质和有效的服务。不幸的是，由于皮肤科医生短缺问题日益严重，北美大多数患者的情况并非如此，平均等待专业医生的时间超过两个月。因此，越来越多的医疗专业人员提供皮肤科服务，以满足这种快速增长的需求。识别皮肤病变的性质在很大程度上依赖于护理提供者的专业知识。然而，由于皮肤图像分析和分类的复杂性，这个过程通常对即使是最有经验的专家来说也很有挑战性，因此会产生大量不必要的活检标本。患者接受侵入性手术的经济负担和身体创伤，再加上皮肤癌病例的低假阳性率，使得有必要采用新一代工具来支持准确的、基于证据的临床决策。人工智能如何支持这一日益增长的需求？利用技术的力量代表着对色素性皮肤病变的分析和诊断有了巨大的进步。人工智能 (AI) 技术有能力彻底改变医疗专业人员为患者提供最佳医疗结果的方式。机器学习能力成为战略技术盟友，可根据对数百万先前分类的病例的累积分析提供高度准确的决策支持。旨在与该领域的主要利益相关者密切合作的全球举措更好地展示了 AI 在皮肤病学中的实施潜力。可以通过该领域不同研究领导者的累积参与来研究和促进 AI 算法的力量和特异性，就像 ISIC 图像分类挑战赛所鼓励的那样。
DermEngine 面向未来皮肤病学的 AI 算法
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