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World File Search System皮肤癌
智能手机上用于临床检测皮肤癌的新型 AI 算法——一项验证研究
皮肤癌、恶性黑色素瘤 (MM) 和非黑色素瘤皮肤 (NMSC) 的发病率在世界范围内呈上升趋势。欧洲每年报告的 MM 新病例超过 144,000 例，每年导致超过 27,000 人死亡 [1,2]。最常见的 NMSC 是基底细胞癌 (BCC) 和鳞状细胞癌 (SCC)。然而，欧洲 NMSC 的确切数量无法确定，因为并非所有肿瘤都收集在本地数据库中。来自德国的数据显示，2010 年的发病率为 119-145/100.00 [3,4]。BCC 和 SCC 通常预后良好，但也有可能出现局部破坏性生长，在晚期病例中还可能发生转移性疾病。据报道，BCC 的转移率为 0.0029% 至 0.55%，常见部位是区域淋巴结、肺、骨骼、皮肤和肝脏。据报道，专注于 SCC，所有患者中约有 4% 会发生转移，1.5% 死于该疾病 [ 5 – 9 ]。美国皮肤病学会 [ 10 ] 的最新数据估计，NMSC 每年影响超过 300 万美国人，2020 年诊断出 196,060 例新发黑色素瘤病例。尽管过去十年转移性皮肤癌的治疗取得了进展，但死亡率（尤其是 MM 的死亡率）仍然在很大程度上取决于其早期发现 [ 11 – 13 ]。根据 AJCC-8 分类（美国癌症联合委员会），极薄黑色素瘤的 5 年生存率接近 100%，但晚期黑色素瘤的 5 年生存率不到 30%。因此，早期发现皮肤癌对于避免转移性疾病以及高发病率和死亡率至关重要。值得注意的是，医疗保健成本是另一个可能受早期发现影响的重要因素。澳大利亚最近的一项研究显示，转移性黑色素瘤每例每年平均费用为 115.109 澳元；相比之下，早期 0-1 期黑色素瘤的年平均费用约为 1681 澳元[14]。越来越多的证据表明，人工智能是各个医疗领域（如放射学和皮肤病学）的宝贵补充工具[15，16]。新技术工具的出现，特别是卷积神经网络（CNN），使得基于图像的体外各种皮肤病诊断成为可能[17]。多项研究[18-28]调查了CNN在黑色素瘤识别方面的诊断准确性。值得注意的是，目前大多数皮肤癌识别网络已用于高质量图像的分类。然而，在现实情况下，必须考虑到图像质量和图像特征的巨大差异。最近的一项荟萃分析[29]报告了基于智能手机的应用程序性能不可靠；性能最好的应用程序的灵敏度为80%，特异性为78%。
癌症免疫治疗学会 (SITC) 关于非黑色素瘤皮肤癌免疫治疗的临床实践指南
摘要 非黑色素瘤皮肤癌 (NMSC) 是最常见的恶性肿瘤之一。一般来说，早期 NMSC 的治疗效果良好；然而，一小部分患者会发展为耐药性、晚期或转移性疾病，或更难以成功治疗的侵袭性亚型。最近，美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准免疫检查点抑制剂 (ICI) 用于治疗默克尔细胞癌 (MCC)、皮肤鳞状细胞癌 (CSCC) 和基底细胞癌 (BCC)。尽管 ICI 已证明对 NMSC 有效，但由于缺乏预测性生物标志物、需要考虑特殊患者群体、毒性管理以及对非典型反应的评估等多种因素，这些药物的常规临床使用可能更具挑战性。为了通过向肿瘤学界提供专家指导来改善患者护理，癌症免疫治疗协会 (SITC) 召集了一个多学科专家小组来制定临床实践指南 (CPG)。专家小组借鉴已发表的文献以及他们自己的临床经验，为医疗保健专业人员制定了有关 NMSC 免疫治疗重要方面的建议，包括分期、生物标志物检测、患者选择、疗法选择、治疗后反应评估和监测以及患者生活质量 (QOL) 考虑等。本 CPG 中基于证据和共识的建议旨在为治疗 NMSC 患者的癌症护理专业人员提供指导。
使用 VGG16 架构的迁移学习进行皮肤癌分类（Kaggle 数据集案例研究）
皮肤癌是一种严重且可能危及生命的疾病，影响着全球数百万人。早期发现和准确诊断对于成功治疗和改善患者预后至关重要。近年来，深度学习已成为医学图像分析的有力工具，包括皮肤癌的诊断。使用深度学习诊断皮肤癌的重要性在于它能够快速准确地分析大量数据。这可以帮助医生就患者护理做出更明智的决定并改善整体结果。此外，可以训练深度学习模型来识别人眼可能无法看到的细微模式和特征，从而实现更早的发现和更有效的治疗。本研究使用预先训练的视觉几何组 16 (VGG16) 架构对皮肤癌图像进行分类，并将图像转换为其他色阶，称为：1) 色相饱和度值 (HSV)、2) YCbCr、3) 灰度以供评估。结果表明，在现场条件下使用 RGB 和 YCbCr 图像创建的数据集很有前景，分类准确率为 84.242%。还用其他流行的架构对数据集进行了评估和比较。分析了 VGG16 对每个色阶图像的性能。此外，还从不同的层中提取了特征参数。用 VGG16 感受提取的层，以评估特征参数对疾病进行分类的能力。
免疫疗法在癌症患者中减少了65％的黑子
位于转化研究所的UQ Frazer Institute的Khosrotehrani教授位于转化研究所的Frazer Institute，他说，他们监测了患者的阳性性角膜毒性（通常称为Sunspots）和角质形成细胞癌（角膜细胞癌） - 一种非纤维素瘤皮肤癌和最常见的皮肤癌。位于转化研究所的Frazer Institute，他说，他们监测了患者的阳性性角膜毒性（通常称为Sunspots）和角质形成细胞癌（角膜细胞癌） - 一种非纤维素瘤皮肤癌和最常见的皮肤癌。
皮肤科
在医学博士 Jonathan Ungar 的领导下，金伯利和埃里克 J. 沃尔德曼黑色素瘤和皮肤癌中心继续提供罕见的技术组合，为监测、诊断和预防黑色素瘤和其他皮肤癌提供最先进、最前沿的服务。去年，沃尔德曼中心采用了无创技术，避免了 1,000 多例活检，并治疗了 20,000 多例皮肤癌。该中心独家提供配备 3D 全身摄影功能的 Vectra WB180® 系统。这是纽约地区仅有的两套系统之一，它可以在几秒钟内以高分辨率捕捉整个皮肤表面的图片，然后在三维图像上识别、标记和映射患者的所有痣。这种创新工具可以在最早阶段发现皮肤癌，同时避免不必要的皮肤活检。该中心旨在继续探索多种先进技术和新技术，以便早期发现和治疗皮肤癌。
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
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
转移性黑色素瘤的现行治疗
黑色素瘤，也称为黑皮肤癌，是皮肤色素细胞（黑色素细胞）的退化。在德国，每年有超过 22,000 人患上这种皮肤癌（截至 2019 年），男性和女性的患病率大致相同 [Robert Koch Institute 2022]。年龄发病率显示，50岁以后新发病例显著增加，女性发病年龄中位数为62岁，男性发病年龄中位数为68岁。自2008年德国引入皮肤癌筛查以来，新发病例数量急剧增加。然而，在过去十年中，男性的发病率基本保持稳定，女性的发病率略有下降 [Robert Koch Institute 2022]。黑色素瘤转移率很高，是造成所有皮肤癌相关死亡的大多数原因，每 100,000 人死亡率为 1.4 人（女性）和 2.6 人（男性） [Robert Koch Institute 2022]。
LECP 2024-2030 实施计划
战略行动 3 与社区合作伙伴合作，HSE 将推出针对性皮肤癌预防和皮肤癌早期诊断活动，重点关注户外工作者。与主要利益相关者合作，制定一项针对“农业社区”的皮肤癌预防计划，该计划将在 2024/25 年期间覆盖克莱尔郡 30% 的农业社区。到 2026 年 1 月，确定并实施五个行动领域，以增强服务用户的可及性并提高克莱尔郡初级保健服务的质量。
二肽基肽酶4抑制剂和2型糖尿病患者的皮肤癌风险：英国基于人群的同类研究
摘要简介二肽基肽酶4（DPP-4）酶显着影响皮肤中的致癌途径。本研究的目的是确定与磺酰氟烷相比，DPP-4抑制剂是否与黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的发生率有关。使用英国临床实践研究数据链接的研究设计和方法，我们为从2007年到2019年的每个皮肤癌结果组装了两个新用户的主动比较人群。对于黑色素瘤，该队列包括96 739 DPP-4抑制剂使用者和209 341个磺酰尿素使用者，以及96 411 DPP-4抑制剂使用者和208 626个非黑色素瘤皮肤癌的磺酰脲使用者。倾向得分精细分层加权的COX比例危害模型用于估计具有95％置信区间的危害比（HRS）（黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的CIS）。总体而言，与磺酰氟烷相比，DPP-4抑制剂与黑色素瘤的风险降低了23％（分别为49.7 vs 65.3人，分别为每100000人； HR 0.77，95％CI 0.61至0.96）。随着累积使用持续时间的增加，HR逐渐降低（0 - 2年HR 1.14，95％CI 0.84至1.54; 2.1 - 5年HR 0.44，95％CI 0.29至0.66;> 5年HR 0.33，95％CI 0.14至0.14至0.74）。相比之下，与磺酰氟菌相比（分别为448.1 vs 426.1每100000人年； HR 1.06，95％CI 0.98至1.15）相比，这些药物与非黑色素瘤皮肤癌的发生无关。在这项基于人群的大型队列研究中得出的结论是DPP-4的抑制剂与磺氟脲相比，与黑色素瘤的风险降低有关，但非黑色素瘤皮肤癌的风险降低了。