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DermEngine 面向未来皮肤病学的 AI 算法
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。
人工智能在皮肤病学中的作用
人工智能（AI）正在迅速塑造皮肤病学领域，尤其是在皮肤癌的检测和管理中，包括黑色素瘤，基础细胞癌（BCC）和鳞状细胞癌（SCC）。在全球诊断出超过2至300万例新的皮肤癌病例以上，很重要的是要检测到提高生存率的初始病例，尤其是在黑色素瘤中，在晚期诊断中诊断疾病的诊断大大降低了。传统的临床方法，例如视觉检查和活检，临床变异性和延迟面临挑战，因此很难检测到初始阶段。通过AI等技术，尤其是在使用神经网络（CNN）时，该景观正在通过提高临床准确性和更早的，更可靠的恶性病变鉴定来改变。AI算法在巨型数据集中受过培训，可以分析皮肤镜图像，以检测可以回想起人类医生并提高皮肤癌诊断的敏感性和特异性的微图案。此外，AI经营的移动应用程序正在扩大对皮肤癌的筛查的访问，尤其是在未签名的地区，使患者可以上传图像以进行初步分析和及时的风险评估。超出了诊断，以通过分析AI个体治疗计划中的遗传学，组织病理学和医学数据来预测治疗反应，改善患者的结果，尤其是黑色素瘤。但是，AI在皮肤病学中的整合并非没有挑战。尽管面临这些挑战，AI具有改变皮肤癌的变革能力。数据是多种培训数据集所需的主要问题，以确保许多AI模型（许多AI模型的“ Black-Box”）的“黑箱”性质。doi：https：//doi.org/10.22034/mnba.2024.490534.1104©作者2024。由Birkar发表的引言A RT人工智能（AI）已经变革
皮肤病学 - FILSUVEZ先验授权政策
可以使用授权的供应商指南来支持医疗必要性和其他覆盖范围确定。c Igna n nation f ormulary c超大：o Verview filsuvez用于治疗与营养不良表皮性表皮溶液（DEB）和连接性表皮溶解Bullosa（JEB）的伤口（JEB）患者≥6个月大。1 FILSUVEZ是一种无菌植物药，用于局部使用，并在油基中含有桦木三萜。桦木三萜是一种由五边形三萜的混合物组成的植物药。FILSUVEZ应应用于伤口敷料的清洁伤口，直到伤口愈合为止。如果经过FILSUVEZ处理的伤口被感染，则应停止治疗直到感染解决。疾病概述DEB通常在出生时出现，并根据继承模式分为两种主要类型：隐性DEB（RDEB）和主导DEB（DDEB）。6 deb的所有亚型均由基因编码Col7a1中的突变引起，从而导致极端皮肤脆弱。4,6 Deb的标志是在皮肤和其他粘膜表面上疤痕。4 JEB是一种常染色体隐性障碍，其特征是皮肤通过皮肤地下室膜区的拉米娜·卢西达（Lamina Lucida）发泡。4，两种主要的JEB亚型，中级和重度的严重程度各不相同，在生命的前6至24个月内导致严重疾病导致死亡。JEB不如DEB普遍。 双质突变中的三个编码层粘连蛋白亚基链的基因之一（Lama3，）JEB不如DEB普遍。双质突变中的三个编码层粘连蛋白亚基链的基因之一（Lama3，
人工智能和机器学习通过诊断和预测分析转化皮肤病理学
次，允许皮肤病理学家专注于复杂的病例，以解决服务不足地区不断增长的需求。尽管取得了这些进步，但由于不足以多样化的培训数据集，监管障碍以及有关数据培训和模型解释性的道德问题，挑战仍然是算法偏见的形式。解决这些挑战需要开发全面的，可解释的AI系统，并建立透明框架以进行临床整合。AI和ML在皮肤病理学中的变革潜力很明显，这些技术可以通过提供精确的诊断诊断，个性化的护理和提高效率来重新定义该领域，最终将皮肤病理学转化为基于证据的新时代，以证据为基于循证的患者，以患者为中心的药物。
探索精神病与皮肤病学之间的关系：叙事评论
精神疾病与皮肤病学之间的相互作用是复杂且多方面的，通常会给诊断和治疗带来重大挑战。本叙事评论研究了特定的精神病，毛毛虫病，注意力缺陷多动障碍，精神分裂症，躁郁症和各种皮肤病学之间的关联。本研究研究了这些合并症的病理生理机制，临床表现和管理策略。精神疾病可以通过机械创伤，药物副作用和压力引起的加重，而皮肤病学疾病会导致明显的精神病发病率。生物心理社会方法强调了涉及皮肤科医生和心理健康专业人员的综合护理的重要性，对于改善患者结果至关重要。本评论强调了需要提高认识和跨学科合作的需求，以解决精神病和皮肤病学的双重负担，最终增强了受影响个人的生活质量。
IP印度临床和实验性皮肤病学杂志
背景：慢性自发性荨麻疹（CSU）是一种慢性，免疫介导的皮肤病学，其特征是复发性的Wheals和/或血管性水肿，没有识别能识别的外部触发因素。其发病机理主要由免疫失调，涉及肥大细胞脱粒，组胺释放和自身免疫过程，包括针对IgE或其受体的自身抗体。新兴证据表明，益生菌可以通过诸如肠道菌群调节，系统性炎症减少以及调节性T细胞活性的增强的机制来调节免疫反应，从而使CSU患者受益。材料和方法：这种前瞻性，单一中心，双盲，安慰剂对照的随机对照试验旨在评估CSU患者的多型益生菌作为辅助治疗的效率。共有97名患者被随机分为两组：实验组接受了具有多应变益生菌的左旋替替氨酸，而对照组则接受了带有安慰剂的左旋塞提嗪。对葡萄丝嘧啶不耐受的患者被送给双甲胺作为替代品。使用经过验证的措施，包括瘙痒严重程度，蜂箱严重程度得分和荨麻疹控制测试（UCT）评估临床结果。结果：与对照组相比，实验组的患者表现出对瘙痒严重程度的高度控制。但是，在两组之间的蜂箱严重程度得分或UCT结果中没有观察到统计学上的显着差异。这些发现表明，当用作标准抗组胺药疗法的辅助手段时，益生菌在减轻症状方面具有特定的益处。结论：这项研究强调了益生菌作为CSU的辅助治疗的潜力，尤其是在降低瘙痒的严重程度方面。益生菌的免疫调节特性为CSU管理中未来的治疗策略提供了有希望的途径。
IP印度临床和实验性皮肤病学杂志
感染，引起注意。研究旨在计算各种高度的病原体中病原体中修饰的易感范围和强度。方法：在整个季风（从2023 - 24年11月至11月至11月至11月）中，收集了来自北阿坎德邦公立医院的皮肤样本，收集了皮肤opds，大规模实验室生产和随后识别；感知他们的外观时间和高度的关系。进行了标准的椎间盘扩散和肉汤稀释测试，以计算公立医院中经常使用的抗真菌药物的MIC范围，并修改了当前的可用病原体。的发现：Terbinafine的滴虫，表皮植物和微孢子菌（5-25 µ g/ml）的MIC，用于伊曲康唑（0.09-1.5 µl/ml）和氟康唑（0.03-0.5 µ l/ml）的MIC（0.09-1.5 µl/ml）和比以前报道的更高。节肢动物，胚胎病和nanninzzia sp也从Haldwani地区分离出来。种类识别由ITS1和rDNA和Sopolene环氧酶的ITS1和ITS4区域确定为600bp，对T.Menterophophytes＆T.Rubrum的致病基因进行了修改，但对600bp进行了测序。f397l，Mentagrophytes中的A448T和Rubrum中的L393F在相对与对照剂相对进行的改变。结论：最初，观察病原体可疑范围的直接输出至关重要，但与评估药物的效率有关，这在计算C Max /MIC，血浆药物扩散和保留时间比率方面有助于其易感性范围（MIC 90），用于病原体（MIC 90）。
对基于AI的基于AI的工具的审查，用于初步诊断皮肤病学表现
摘要在皮肤病的快速发展领域，对皮肤状况的早期和准确诊断对于有效的治疗和患者管理至关重要。我们的项目满足了对皮肤病学可靠有效诊断辅助的日益增长的需求。传统的诊断方法通常需要大量的时间和专业知识，从而导致延迟和潜在的误诊。该项目旨在通过利用人工智能（AI）技术来弥合这一差距，以根据视觉输入提供皮肤病学条件的初步诊断。该工具的主要目标是通过使用最新的AI算法分析皮肤病变和其他表现的图像来提高诊断准确性和速度。该工具将通过提供初步评估来支持皮肤科医生，这可以通过专业评估进一步完善。关键词：皮肤病学，诊断，治疗，误诊，人工智能，表现1。简介皮肤病学疾病包括影响皮肤的广泛疾病，这些疾病通常需要迅速而准确的诊断才能有效管理和治疗。诊断皮肤状况的传统方法通常涉及皮肤科医生的视觉检查，然后在必要时进行实验室测试或活检。虽然经验丰富的皮肤科医生可以根据视觉提示做出明智的决定，但由于专业知识和经验的差异，此过程可能很耗时，并且可能导致诊断的可变性。该项目旨在利用AI增强诊断过程的能力。通过利用最先进的机器学习算法和计算机视觉技术，该工具旨在根据视觉数据对皮肤状况进行初步评估。此初步诊断可以作为确定潜在皮肤病学问题的关键第一步，从而及时且有针对性的医疗干预。
