人工智能中的种族偏见危害 计算机医学中常见的种族差异偏见限制了人工智能的发展。多年来,大多数皮肤病学研究,尤其是皮肤癌研究,都是针对肤色较白的人群进行的。这种偏见是以牺牲深色皮肤患者为代价的,他们的皮肤状况和症状表现不同,9 并直接反映在可用于开发人工智能算法的可用数据集中。由于这些数据不足以完成任务,人工智能可能会误诊有色人种的皮肤癌或完全错过现有病症。10 因此,随着人工智能在皮肤病学中的兴起,有色人种中报告的皮肤癌死亡率较高可能会持续存在。11 需要使用更具代表性的图像皮肤病变数据库来为人工智能算法创建具有多样性代表性和适用性的数据集。12
发布日期:截至 2024 年 10 月 24 日,此信息准确无误,适用于在指定入学期间开始学习的学生。此信息仅供参考,不构成任何个人与维多利亚大学之间的合同。从不同入学开始学习或因学分或其他因素无法遵循计划的学生应咨询其课程和单元顾问以获得入学帮助。
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a 德国埃森大学医院皮肤科、西德癌症中心、杜伊斯堡-埃森大学和德国癌症联盟 (DKTK) 皮肤科 b 瑞士苏黎世苏黎世大学医院皮肤科 c 澳大利亚新南威尔士州悉尼大学澳大利亚黑色素瘤研究所 d 德国海德堡大学医院皮肤科和国家肿瘤疾病中心 (NCT) e 德国埃尔朗根大学医院和埃尔朗根-纽伦堡欧洲大都会区综合癌症中心 (CCC ER-EMN) 皮肤科 f 德国图宾根大学医院皮肤科 g 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心医学部、血液学和肿瘤学分部和范德堡-英格拉姆癌症中心 h德国埃森 i 澳大利亚新南威尔士州悉尼皇家北岸医院和 Mater 医院肿瘤内科 j 德国埃森校区国家肿瘤疾病中心 (NCT)-西部、鲁尔研究联盟、杜伊斯堡-埃森大学健康研究中心
是通过对外部MI Crobial入侵形成第一道防线。并发症,例如机械刺激,局部感染和伤口愈合受损,在此界面上很常见,直接影响了Osseointe Gration的成功和植入物的整体功效[2]。在植入物界面上有效地整合皮肤病学兼容材料,可能会降低这些风险并增强患者的预后。骨科植入物中的主要挑战之一是保持稳定的无感染皮肤植入物界面。由刚性植入物边缘引起的机械刺激会破坏自然的愈合过程,而微生物感染会带来严重的全身养殖风险。延迟的骨整合,通常会因这些问题而加剧,降低了植入物的寿命,并需要进行复兴手术,从而减轻了患者和医疗保健系统的负担[1]。目前,植入物中使用的材料通常用于结构完整性和骨整合,但要
1 Department of Biostatistics and Epidemiology, Gustave Roussy, Paris-Saclay University, 94800 Villejuif, France 2 Oncostat-U1018, Inserm, Paris-Saclay University, “Ligue Contre le Cancer” Labeled Team, 94800 Villejuif, France 3 Dermatology, Hospices Civils de Lyon Hospital, Cancer Research Center of Lyon, Claude Bernard University, 69100 Lyon, France 4 Department of Dermatology, Universit é de Paris, DMU ICARE, AP-HP H ô pital Saint Louis, 75010 Paris, France 5 INSERM U976 HIPI, Team 1, F-75010 Paris, France 6 CHRU Lille, INSERM, Lille University, U1189 Lille, France 7 Dermatology, Montpellier Hospital, 34000 Montpellier, France 8 Dermatology, Bordeaux Saint-Andr é医院,法国33000 Bordeaux,格林布尔医院9皮肤病学,38000法国格勒诺布尔10皮肤病学,Dijon医院,21000,法国Dijon,法国11尼斯医院,尼斯医院,尼斯,法国12皮肤病学200布雷斯特,法国14皮肤病学,援助,公共援助巴黎,巴黎,比卡特医院,法国75018,法国75018,15皮肤病学,阿米斯医院,法国80000,法国阿米恩斯16年皮肤病学,安妮科医院,安纳西医院,74370,法国74370法国17 Dermatology,Bordeaux Hosital,Borordeaux Hositally bord Quee vice vice。 18 皮肤科,巴黎公共医院援助,阿维森纳医院,75004 巴黎,法国 19 CLCC 雷恩欧仁侯爵,35000 雷恩,法国 20 皮肤科,贝桑松医院,25000 贝桑松,法国 21 皮肤科,La Timone 医院,13005 马赛,法国 22 皮肤科,南锡医院,54000 南锡,法国 23 皮肤科,尼姆医院,30900 尼姆,法国 24 皮肤科,雷恩医院,35033 雷恩,法国 25 皮肤科,南特医院,44200 南特,法国 26 GRADES 团队,巴黎-萨克雷大学,91400 萨克雷,法国 * 通讯地址:isabelle.borget@gustaveroussy.fr
生成人工智能(AI)的最新进展已扩大了皮肤病学内诊断支持方面的应用,但其临床准确性需要进行持续的评估。这项研究使用30个数据集,将三种高级AI模型,Chatgpt-4O,Claude 3.5 SONNET和GEMINI 1.5 PRO的诊断性能与经过董事会认证的皮肤科医生的诊断性能进行了比较,使用了30个案例的数据集,其中包含各种皮肤病学条件。AI模型表现出可与专家的诊断准确性相当,有时甚至超出了专家的诊断精度,尤其是在罕见和复杂的情况下。统计分析显示,AI模型和皮肤科医生之间的准确率没有显着差异,表明AI可以作为皮肤病学实践中有价值的补充诊断工具。限制包括较小的样本量和潜在的选择偏差。但是,这些发现强调了AI诊断能力的进展,支持了更大的数据集和各种临床方案的进一步验证,以确认其实际实用性。
2020 年 3 月 11 日报告了官方确诊的 COVID-19。从那时起,截至 2020 年 4 月 21 日,确诊患者总数已达到 95,591 人1。随着世界各地为控制疫情所采取的措施改变医疗实践,皮肤科门诊就诊人数已显著减少,并鼓励在可用的情况下使用远程皮肤科2。这些非常规临床环境引起了接受免疫调节、免疫抑制或生物药物治疗的患者以及开处方的医生的担忧。已发表多篇报告旨在缓解人们对银屑病、特应性皮炎和天疱疮患者治疗的担忧3-5。考虑到对常见皮肤过敏症患者治疗信息的缺乏和需求的不断增长,土耳其皮肤病学会皮肤过敏工作组成员也做出了类似的尝试。本文将总结工作组根据现有证据和专家意见对慢性自发性荨麻疹 (CSU) 和特应性皮炎 (AD) 系统治疗的使用、监测和管理的建议。这些建议是通过