總長DR
《柳葉刀數位健康》的一項研究探討了行動人工智慧在診斷色素性皮膚癌方面的潛力。臨床試驗證明，行動人工智慧在診斷皮膚癌方面優於初級醫生，與專家相當。研究表明，簡單的手機技術無需昂貴的硬體即可準確診斷皮膚癌。
在《柳葉刀數位健康》雜誌上發表的一項開創性研究中，手機驅動的人工智慧(AI) 已成為診斷色素性皮膚癌專家的強大競爭對手。該報告探討了人工智慧是否可以有效支持皮膚癌的診斷和管理，證明它不僅優於初級醫生，而且在臨床環境中與經驗豐富的專家的準確性相匹配。
行動人工智慧超越初級醫生和專家
為了改變皮膚癌診斷的模式，最近的一項跨國臨床試驗匯集了來自澳洲雪梨黑色素瘤診斷中心和奧地利維也納醫科大學皮膚科的臨床醫生。這些臨床醫生被分為專家或新手，他們的任務是評估可疑的色素性皮膚病變。
研究重點在於皮膚類型屬於改良Fitzpatrick I-III 範圍且病變直徑大於3 毫米的成年患者。隨後，將每位臨床醫生的診斷與人工智慧(AI) 的評估進行比較。
研究仔細檢查了124 名患者的172 處可疑色素病變，得出了有趣的結果。配備皮膚鏡手機配件的人工智慧超越了新手醫生的表現，並表現出與專家相當的準確性。這種基於七類演算法的行動人工智慧展現了卓越的診斷能力，並取得了與該領域經驗豐富的專家相媲美的結果。在診斷準確率方面，七級AI演算法與專家相當，但優於新手。
移動人工智慧與現有演算法的比較
值得注意的是，值得注意的是，為這項研究工作開發的人工智慧（AI）系統不僅超越了現有ISIC AI 演算法的性能，而且證明了其卓越的穩健性，這可以歸因於其廣泛且多樣化的訓練資料集。事實上，七類人工智慧系統在效能上的顯著優勢是其訓練資料集豐富多樣的直接結果，使其成為皮膚癌診斷領域真正強大的競爭者。
但是，需要強調的是，在做出關鍵管理決策時，與該領域經驗豐富的專家和相對新手相比，行動人工智慧系統表現出明顯的不足。
此外，這項研究的主要焦點，即平衡的多類準確率，始終保持較高的水平，有效地消除了與潛在的過度擬合問題相關的任何揮之不去的擔憂。此外，儘管最初對ISIC AI 演算法在呈現儘管未經訓練的來源，七級人工智慧系統始終保持其診斷準確性，讓科學界放心其在不同臨床環境中的可靠性。
不影響準確性
這項臨床試驗闡明了行動人工智慧驅動系統固有的巨大前景，該系統旨在透過分析皮膚鏡影像來診斷皮膚癌。與先前的研究形成鮮明對比的是，先前的研究需要使用極其昂貴的硬件，這項研究明確強調了簡單的行動電話技術作為實現精確且具有成本效益的皮膚癌診斷手段的可行性。透過有效縮小傳統上將專家與缺乏皮膚病學專業知識的個人分開的鴻溝，行動人工智慧技術有可能大幅提高臨床領域皮膚癌診斷的可及性和效率。
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