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World File Search System皮肤病
将人类认知心理学应用于人工智能的可能性，以改善皮肤病学诊断及其准确性
摘要探讨了人类思想和认知心理学的状态，模式识别是我们表现出色的技能。新皮层是仅在哺乳动物中发现的大脑的最外部部分，是造成这种能力的原因。随着高级神经网络的发展，人类可以更好地处理视觉和听觉模式。能够寻找模式通常被认为是我们认为是卓越模式处理（SPP）的一部分。随着我们的发展，我们的能力变得越来越复杂，从而创造了人工智能。人工智能席卷了世界，是创造和认可的很大一部分。AI对于标准模式识别任务而言是值得注意的，因为它具有大量数据和数据驱动的机器学习的进步。但是，AI内部存在很大的差距，可以克服其达到人类水平的技能处理能力。这创建了一个问题，即我们如何通过将认知心理学原理应用于AI并推进模式处理系统以及是否可能建立跨越差距的桥梁。如果可能的话，它可以提高医疗保健中AI诊断能力的准确性和精度吗？
斑秃中 T 细胞活性的抑制
1 法国尼斯蔚蓝海岸大学、尼斯大学医院中心、皮肤病学系，2 法国尼斯蔚蓝海岸大学、INSERM、U1065、C3M，3 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学医学院皮肤病学系，4 法国波尔多大学圣安德烈医院、国家罕见皮肤病参考中心皮肤病学和儿科皮肤病学系，5 法国波尔多大学、法国国家科学研究中心 (CNRS)、ImmunoConcept、UMR5164，6 卡塔尔多哈哈马德医疗公司皮肤病学和性病学系，7 卡塔尔多哈哈马德医疗公司学术健康系统转化研究所，8卡塔尔多哈哈马德医疗公司学术健康系统皮肤病研究所，9 卡塔尔多哈威尔康奈尔医学院皮肤病学和性病学系，10 卡塔尔多哈卡塔尔大学医学院，11 美国纽约州纽约市威尔康奈尔医学院皮肤病学系，
自动多类皮肤的人工智能方法...
皮肤病是最常见的健康问题之一。大多数皮肤病都不是恶性的，因此大多被忽视。事实上，不适当的治疗可能会降低生活质量。另一方面，提供皮肤病诊断具有挑战性。由于某些症状相似，诊断错误是可以避免的。近年来，人工智能 (AI) 方法已被推广用于支持医疗实践，以提供准确的皮肤病诊断。大多数工作仍然集中在检测最致命的皮肤病黑色素瘤上。在探索人工智能进行更一般的多类皮肤病识别方面的工作有限。本文介绍了用于检测一般多类皮肤病的机器学习方法的模拟工作和分析。此外，为了全面了解 AI 在皮肤病学中的应用，还介绍了 AI 方法在皮肤病学中的研究工作映射。在模拟工作中，采用、分析和讨论了两种机器学习框架，即传统机器学习和迁移学习方法。以六 (6) 种不同的皮肤病、皮肤纤维瘤、水痘、湿疹、角化病、牛皮癣和疥疮为研究案例。根据模拟结果，所提出的方法实现了 70%-80% 的准确率。传统机器学习方法与迁移学习方法相比表现出色。根据准确度指标和收敛行为，这两种方法都有望通过更大的数据集得到进一步开发和修改。
远程医疗中的人工智能...
远程医疗通过与医疗专家会诊提供患者监测，改善了患者获得医疗服务的机会，减少了等待会诊的时间 (Brinker et al., 2018)。皮肤病学特别适合这种护理系统，因为皮肤病是肉眼可见的。通过远程皮肤病学 (TD)，可以通过远程分析皮肤病诊断图像和临床病史来提供和实施诊断和治疗建议。迄今为止的证据支持 TD 的效率和成本效益，以及它改善皮肤病护理的能力 (Lee & English, 2018)。居住在发展中国家的患者承受着世界上很大一部分皮肤病负担，而公共卫生资源极少，很少或根本无法接触到具有皮肤病专业知识的专家，这加剧了这种负担。2006 年世界卫生报告总结了这一问题，“非洲承担了世界 24% 的疾病负担，但只有 3% 的卫生工作者，占世界卫生支出的不到 1%（Guilbert，2006 年）。”人口增长超过了医生的生产，预计未来 40 年非洲人口将增加一倍以上（Nations 等，2013 年）。TD 有可能在无法获得专业皮肤病护理的地区产生深远影响（Tran 等，2011 年）。
JAMA皮肤病学，2024-肾脏移植受者晚期皮肤癌的免疫疗法 - 高危
InthestudybyHannaetal, 2 12kidneytransplantre- cipients with locally advanced and metastatic cutane- ous squamous cell carcinoma (cSCC) were cross- tapered to an mTOR inhibitor (mTORi), from their existingimmunosuppressiveregimenwithin7to10days prior to starting the programmed cell death 1 (PD-1) in- hibitor （PD-1I），Cemiplimab。此外，患者还会抑制prednisonetapereachcycle。泼尼松的泼尼松在-1至+3，20 mg ondays4to6，and10mgondays7to20，and10mgondays7to20，relativetoeach cemiplimiplimiplimabdosegiven3timesweekly.therespons.therespons asteraspore asterepterate as interpsepter.46 persepterate ind to inds4to6，and10mgondays7to20 to and inddays4to6中。反应（CRS）和2-副反应。thestudybyschenketal 3注册12KidneyTrans-plant-植物受体，其中8个是可以评估的，并诊断为CSCC，Merkel细胞癌或红色黑色素瘤。入学时，将患者过渡到低剂量的他克莫司（血清槽目标2-5 ng/ml）和泼尼松（每天5 mg/laper），并在11天内开始服用PD-1I，Nivolumab。除nivolumab外，所有患者均经历了疾病进展和1例同种异体移植抑制。6名患者中有四名经历了疾病进展，同种异体移植被排斥在2名患者中发生（表）。这些2smalltrials（删除了不同的方法），为多学科团队提供重要的课程，以照顾带有advance癌的肾脏移植接受者。首先，可以在没有同种异移植排斥的情况下进行免疫疗法，其次，在该患者中确实可以对治疗的反应
缩回：利用生成对抗网络进行皮肤病学中的痤疮数据集生成
摘要：背景：近年来，针对皮肤状况的计算机辅助诊断已取得了重大进展，主要是由人工智能（AI）解决方案驱动的。，尽管取得了这种进步，但支持AI的系统的效率仍然受到高质量和大规模数据集的稀缺性的阻碍，这主要是由于隐私问题所致。方法：本研究通过使用生成的对抗网络（GANS）创建具有不同痤疮严重程度（轻度，中度和严重）的人脸的合成数据集来规避与现实世界痤疮数据集相关的隐私问题。此外，三个对象检测模型 - Yolov5，Yolov8和detectron2-用于评估增强数据集检测痤疮的功效。结果：将StyleGAN与这些模型集成在一起，结果证明了平均平均精度（MAP）分数：Yolov5：73.5％，Yolov8：73.6％，检测2：37.7％。这些得分超过没有gan的地图。结论：这项研究强调了GAN在产生合成面部痤疮图像中的有效性，并强调了利用gans和卷积神经网络（CNN）模型的重要性，以进行准确的痤疮检测。
Skin-Health-sick-Clinical-and-Community-Services- ...
在英格兰，尽管近69％的人倾向于自我保健，但每年有54％的人口受到皮肤病的影响。有人提出，受皮肤病影响的患者中有23％–33％将受益于医疗。皮肤疾病是一种常见且令人痛苦的状况，每年在英格兰和威尔士的NHS损失约1,8.2亿英镑 - 低于其他慢性疾病，但是，皮肤病是卫生专业人员遇到的最常见的疾病之一。在英格兰和威尔士，每年对皮肤状况进行1300万次初级保健咨询。每集的咨询率为两个，平均GP每年对皮肤状况进行630次咨询，这可能是由于编码问题而低估的。虽然有超过1,000种皮肤病学疾病，但其中只有10个占皮肤病咨询的80％。
隔离和鉴定海藻相关细菌及其针对皮肤病剂的抗菌活性Wilis ari setyati 1，*，A。
与海洋生物相关的细菌已成为全球研究的重点，因为它们产生了生物活性物质，例如抗菌化合物。这项研究旨在确定印度尼西亚的Teluk Awur Jepara与痤疮和表皮葡萄球菌的抗菌相关细菌的抗菌活性。在这项研究中采样了三种海藻物种，Caulerpa Racemosa，Padina Minor和Halimeda Opuntia。使用纸盘扩散和最小抑制浓度方法，选择了其分离株的抗菌活性，并根据16S RNA基因（27F-1492R）对分子进行了鉴定。从3种海藻物种中分离出21个分离株：11个来自C. racemosa，6个来自P. Minor的菌株，而H. Opuntia的4个分离株。进一步的测试揭示了对抗菌活性的潜在分离株（C2A，C2C，C2D和H2D），抗菌活性对痤疮疟原虫F2 ATCC 6919和S. epidermidis fncc-0048。Gene-based identification using 16s RNA (27F-1492R) demonstrated the occurrence of 4 bacterial species, namely Vibrionaceae bacterium PH25 (99.86 %), Vibrio alginolyticus strain GS MYPK1 (99.65 %), Salinivibrio costicola strain M318 (99.86 %), and V. alginolyticus strain 2014V-1011 （99.93％）。
免疫检查点抑制剂（ICI）补偿在晚期黑色素瘤患者对ICI的响应者的反应者中的功效：法国皮肤癌组的多中心国家回顾性研究（Groupe deCancérologieCutanée，GCC，GCC）
1个皮肤病学服务，大学医院中心，法国25,000个贝斯康顿； ahennemann@chu-beson.fr（A.H.）; faubin@chu-beson.fr（F.A.）2大学éfranchecom，Inserm 1098右，25020法国贝斯康3，法国3临床中心，大学医院中心，法国25030，法国贝斯坎顿； kdiallo@chu-beson.fr（K.D.）4巴黎 - 萨克莱大学，UVSQ，EA4340-BCCOH，公共援助 - 帕里斯山脉（AP-HP），HôpitalAmbroise-Paré，皮肤病学服务génee rale et concologique，92104 Boulogne-Billancourt，France，France; elisa.funck-brentano@aphp.fr（E.F.-B。）; philippe.saiag@uvsq.fr（P.S.）5皮肤病学服务，霍特·罗伯特·巴兰格（Robert Ballanger），法国比利普特（Villepinte）93420； valentine.heidelberger@ght-gpne.fr 6皮特尔·勒波奇（Pital Le Bocage）大学医院中心皮肤病学服务，法国21079，法国第2179号； geraldine.jeudy@chu-dijon.fr 7大学医院中心皮肤病学服务，BIP 1282，Inra-Universitédetours，37020 Tours，法国37020 Tours，法国8皮肤病学服务，大学医院中心，34295法国蒙特佩利尔，法国; candice.lesage@icm.unicancer.fr 9皮肤病学服务，大学医院中心，南特大学，INSERM，免疫学和免疫疗法的新概念，Incit，UMR 1302，44000 Nantes，France 10西方癌症研究所，西方癌症研究所，44800 SAINT-HERBLAIN，法国，法国； melanie.saintjean@ico.unicancer.fr（M.S.-J.）11大学医院中心皮肤病学服务，法国克莱蒙·费兰（Clermont-Ferrand）63003； jrouanet@chu-clermontertferrand.fr 12皮肤病学服务，Pital Bichat AP-HP，巴黎大学Cité大学，法国75018，法国巴黎； poder.brunet-posenti@aphp.fr 13法国波尔多大学医院中心皮肤病学服务； emilie.gerard@chu-bordeaux.fr 14肿瘤学MéDicale，中心医院，法国64046 PAU *通信：cnardin@chu-besancon.fr†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。