Введение:
Согласно недавнему исследованию, каждый третий американец страдает кожными заболеваниями. Существует множество кожных заболеваний, которые часто могут стать фатальными для людей, поражая другие органы тела. В США часто диагностируют рак кожи Меланома приходится большинство смертей, связанных с раком кожи, составляя менее 5 процентов всех диагнозов рака кожи). Помимо этого, среди наиболее распространенных проблем, с которыми сталкивается население, являются кожные заболевания, требующие медицинской диагностики. Кожные заболевания, такие как экзема, псориаз, крапивница или витилиго, требуют специального лечения. Кроме того, кожные заболевания могут быть временными или постоянными и обычно сопровождаться уникальными осложнениями для пациента.
Читайте также: Искусственный интеллект и отоларингология.
Развитый сценарий теперь
В области дерматологии ситуация быстро меняется. И согласно Журнал Американской академии дерматологииБольшинство пациентов наблюдаются у врачей общей практики, точность диагностики которых ограничена. В то же время в этой области также очевидна преобладающая нехватка дерматологов. Для решения этих проблем в настоящее время разрабатываются программы искусственного интеллекта на основе компьютерного зрения, которые могут помочь врачам точно идентифицировать кожные заболевания; эволюционировал подход к диагностике и терапии дерматологических заболеваний.
За последние годы искусственный интеллект (ИИ) добился огромного прогресса в области науки и медицинских исследований. Футуристические технологии применяются для диагностики пациентов и прогнозирования подходящих методов лечения для предотвращения осложнений со здоровьем. Диагностика кожи на основе искусственного интеллекта полезна при уходе за пациентами и
Читайте также: Искусственный интеллект в здравоохранении.
Как диагностика кожи с помощью искусственного интеллекта работает в дерматологии
С помощью обучающих данных ИИ меняет способ анализа данных врачами и дерматологами. Важнейшим шагом в диагностике кожных заболеваний является обучение моделей машинного обучения чтению и пониманию изображений для создания высококачественных обучающих наборов для правильной работы моделей машинного обучения. Эти модели позволяют использовать программы искусственного интеллекта, которые позволяют практикующим врачам диагностировать подходящее лечение для пациента в зависимости от его истории болезни.
Конкретная задача идентификации изображений для обучения моделей машинного обучения имеет решающее значение для подготовки машины к тому, как понимать изображение и собирать информацию в цифровом виде для используемой модели ML. Машинное обучение или ML — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), в которой компьютерные системы учатся без явных инструкций программирования на основе своего опыта. Благодаря огромным базам данных клинических, дерматоскопических и дермопатологических изображений дерматология стала лидером в использовании искусственного интеллекта в этой области.
Читайте также: 12 стартапов в сфере здравоохранения, укрепляющих здравоохранение с помощью ИИ в Нью-Йорке (2021 г.).
Продвижение программ искусственного интеллекта в медицинском секторе
Практикующие врачи тратят много времени на анализ состояния кожи пациентов. Много времени тратится на регулярный поиск проблем с помощью медицинского сканирования вручную. Замена дорогостоящих и длительных процессов и частое снижение зависимости от оборудования. Чтобы поддержать эти усилия, программы искусственного интеллекта делают все возможным, опираясь на точные данные о заболеваниях для медицинского сектора.
Недавно Гугл Сообщено что это ИИ может распознавать 288 кожных заболеваний, чтобы помочь врачу в диагностике и терапии, по данным компании. На создание и обучение набора данных, включавшего в себя 65 000 фотографии диагностированные заболевания миллионы изображений отметин, которые беспокоили людей, и тысячи изображений здоровой кожи в различных оттенках и тонах.
Читайте также: Как правильно маркировать изображения для ИИ: 5 основных проблем и amp; Лучшие практики
Для маркировки необходимых структур применяется несколько методов аннотации путем оценки различных изображений кожи. Например, мы можем использовать метод многоугольников, чтобы правильно выделить кожные заболевания. Аннотаторы могут описывать зачастую неравномерную форму кожных заболеваний, связывая точки вокруг пораженной области, что позволяет модели лучше их обнаруживать и определять. Семантическая сегментация и аннотация изображения также можно использовать. Этот метод помогает аннотаторам различать здоровую и потенциально больную кожу. Высокий уровень точности для точного функционирования модели ML является главным приоритетом. Компании, занимающиеся аннотациями данных нравиться ООО «Когито Тех» предлагают передовые технологии для достижения этой цели.