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World File Search System皮肤癌
非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）多学科护理团队（MDT）
对于诊断为NMSC的患者，例如BCC和CSCC，他们的病例可能需要特定的医疗专业知识，具体取决于癌症的位置，大小和阶段。如果案例已提高，则可能需要各种专业的不同医疗保健专业人员来管理患者疾病。
ai癌症检测：美国食管和皮肤癌的早期鉴定。
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一，对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能（AI）在美国早期发现这些癌症中的作用，从两项关键研究中综合方法。用于食管癌，采用了先进的机器学习技术，例如随机森林和XGBOOST，用于分析多模式数据，包括医学成像，电子健康记录（EHRS）和基因组谱，在检测早期癌症方面达到了92％的准确性。对于皮肤癌，卷积神经网络（CNN）用于分析皮肤镜图像，在鉴定恶性病变方面达到了87％的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施，涵盖了数据预处理，功能工程和评估指标，同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明，AI具有提高诊断准确性，可伸缩性和可及性的潜力，尤其是在服务不足的地区。但是，必须解决数据隐私，算法解释性和法规依从性，以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言，AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测，并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性，同时确保公平访问这些变革性技术，最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字：人工智能（AI），癌症检测，早期诊断，食管癌，皮肤癌，机器学习，医疗保健创新。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
微生物辅助超声检查黑色素瘤皮肤癌的成像和治疗：系统评价
FrançoisAvry，Coralie Mousset，Edward Oujagir，Ayache Bouakaz，ValérieGouilleux-Gruart等。微生物辅助超声检查黑色素瘤皮肤癌的超声检查和治疗：系统评价。医学与生物学超声波，Inpress，48（11），pp.2174-2198。10.1016/j.ultrasmedbio.2022.06.021。Inserm-03707096
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。
DNA 修复缺陷型着色性干皮病患者皮肤癌的基因组突变图谱
着色性干皮病 (XP) 是一种由核苷酸切除修复 (NER) 途径（AG 组）或跨损伤合成 DNA 聚合酶 η (V) 基因突变引起的遗传性疾病。XP 与皮肤癌风险增加有关，对于某些群体来说，与一般人群相比，风险可高达数千倍。在这里，我们分析了来自五个 XP 组的 38 个皮肤癌基因组。我们发现 NER 的活性决定了皮肤癌基因组间突变率的异质性，并且转录偶联的 NER 超越了基因边界，降低了基因间突变率。XP-V 肿瘤中的突变谱和使用 POLH 敲除细胞系的实验揭示了聚合酶 η 在无错误绕过（i）罕见的 TpG 和 TpA DNA 损伤、（ii）嘧啶二聚体中的 3' 核苷酸和（iii）TpT 光二聚体中的作用。我们的研究揭示了 XP 皮肤癌风险的遗传基础，并对减少一般人群中紫外线诱发的突变的机制提供了见解。
使用深度学习方法的黑色素瘤皮肤癌检测
黑色素瘤是皮肤癌最具侵略性的类型之一，其早期发现对于改善患者的存活率和治疗结果至关重要。常规的诊断方法通常遭受高计算成本和较低的精度，这主要是由于特征选择和分类策略不足。这项研究的目的是将最先进的深度学习技术与优化算法相结合，以开发出一种精确有效的预测系统以进行黑素瘤检测。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架集成了用于图像分类的卷积神经网络（CNN）和用于特征选择的二进制灰狼优化（GWO）算法。二进制GWO算法确定了皮肤病学图像中最相关的特征，从而消除了冗余并减轻了计算负担。然后对CNN进行精制特征子集的训练，以提高分类效率。公开可用的皮肤病变数据集的广泛实验表明，所提出的模型显着优于传统的机器学习模型。敏感性，特异性和整体分类精度的提高突出了将深度学习与优化技术相结合的有效性。我们的结果表明，深度学习和优化方法（例如二进制GWO算法）可以成功应用于黑色素瘤诊断。该策略不仅提高了检测效率和准确性，而且还支持早期诊断和治疗计划，从而提高患者的结果。通过利用二进制GWO算法来优化特征选择过程和用于图像分类的CNN，建议的方法可以降低计算成本，同时提高分类精度。与传统机器学习模型相比，该模型在公开可用的皮肤病变数据集进行了培训和评估时，表现出敏感性，特异性和整体准确性的显着提高。
用户和开发人员对使用AI技术来促进初级保健环境中皮肤癌的早期发现：定性半结构
背景：包括黑色素瘤和角质形成细胞癌在内的皮肤癌是全球最常见的癌症之一，在大多数人群中，它们的发生率正在上升。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。 人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。 很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。 目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。 方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。 参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。 我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。 使用主题框架分析分析了转录记录。 使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。 在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。转录记录。使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。结果：主要主题是“ AI在皮肤癌诊断途径中的位置”和“ AI技术的目的”；跨裁切主题包括信任，可用性和可接受性，概括性，评估和监管，实施和长期使用。参与者担心用于开发和测试AI技术的数据的质量，以及这可能对他们与一系列人口统计患者的临床使用的准确性产生的影响以及丢失皮肤癌的风险。易用性，而不是增加已经紧张的医疗保健服务的工作量是参与者的重要考虑因素。医疗保健专业人员和AI研究人员报告说，缺乏评估和规范AI技术的既定方法。结论：这项研究是最早研究各种利益相关者对使用AI技术来促进皮肤癌早期诊断的观点的研究之一。这些技术的诊断途径中的最佳方法和位置
AI 模型在皮肤癌检测中实现了高精度
本研究的一个关键创新是使用 TTA——一种通过对测试图像进行随机修改来人为扩大数据集的技术。这提高了模型在各种皮肤病变中的推广能力，提高了诊断精度。加权集成方法结合了各个模型的优势，优于该领域的其他现有方法，为皮肤病诊断提供了强大的工具。
人工智能在头颈部皮肤癌早期检测和分子分类中的作用：多学科视角
收稿日期：2024 年 11 月 1 日，稿件编号。ijcmi-24-156578；编辑指定日期：2024 年 11 月 2 日，PreQC 编号。P-156578；审稿日期：2024 年 11 月 18 日，QC 编号。Q-156578；修订日期：2024 年 11 月 23 日，稿件编号。R-156578；出版日期：2024 年 11 月 30 日，DOI：10.4172/2376- 0249.1000990 * 通讯作者：Caroline Dubertret，法国帕莱索巴黎理工学院营养科学系；电子邮件：carolineubertret@ns.jp 引用：Dubertret C. (2024) 人工智能在头颈部皮肤癌早期检测和分子分类中的作用：多学科视角。Int J Clin Med Imaging 11：990。版权所有：© 2024 Dubertret C. 这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。