Обзор исследования «AI-augmented differential diagnosis of granulomatous rosacea and lupus miliaris disseminatus faciei: A 23-year retrospective pilot study»
В этом исследовании рассматривается использование искусственного интеллекта (ИИ) для дифференциации между гранулематозной розацеа (ГР) и диссеминированным люпусом мiliaris faciei (ЛМДФ), которые имеют схожие клинические проявления, что затрудняет их различие. Целью работы было оценить эффективность ИИ-моделей в диагностике этих состояний и влияние их применения на точность диагностики врачей. Исследование охватывает 96 пациентов с подтвержденным гистопатологическим диагнозом: 62 пациента с ГР и 34 с ЛМДФ.
Модели нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети и трансформеры зрения (ViT), применялись к изображениям поражений, а метод множественного обучения на основе трансформеров (TransMIL) использовался для анализа целых изображений. Высшая точность (93,0%) и надежность (κ = 0,81) были достигнуты с использованием ViT на обрезанных изображениях, в то время как TransMIL показал 70% точности на целых изображениях. Использование ИИ значительно повысило точность диагностики врачей с 64,7% до 70,3%, особенно у врачей общей практики. Среднее время, затрачиваемое на диагностику, сократилось с 10,7 до 6,4 минут.
Эти результаты подчеркивают потенциал ИИ в диагностировании ГР и ЛМДФ и показывают, что ИИ может служить важным инструментом в дерматологической практике, улучшая точность и эффективность диагностики.
Текущая ситуация в исследованиях
Современные исследования в области дерматологии активно используют ИИ для диагностики различных кожных заболеваний. Ранее проведенные исследования показывали, что алгоритмы машинного обучения могут эффективно различать различные дерматологические состояния, однако ни одно из них не уделяло столько внимания непосредственно ГР и ЛМДФ. Уникальность данного исследования заключается в его фокусе на сравнении двух состояний с перегибающимися симптомами, а также его ретроспективном анализе данных за 23 года.
Изменения в клинической практике
Результаты этого исследования могут значительно изменить клиническую практику. Внедрение ИИ-поддержки в процесс диагностики может помочь врачам более точно и быстро определять диагнозы, что, в свою очередь, улучшает уход за пациентами. Врачи могут использовать ИИ для проверки своих диагнозов и получения дополнительных рекомендаций по лечению.
Советы по внедрению результатов в практику
Врачам и клиникам рекомендуется:
- Интегрировать ИИ-модели в свои диагностические процессы, что позволит повысить точность и снизить время диагностики.
- Проводить обучение медицинского персонала по использованию ИИ инструментов, чтобы повысить эффективность их применения.
- Собирать и анализировать данные о результатах диагностики, чтобы постоянно улучшать и адаптировать методы.
Возможные барьеры и пути их преодоления
Существуют барьеры для внедрения ИИ в клиническую практику, такие как недостаток финансирования, необходимость в обучении и технической поддержке. Эти препятствия могут быть преодолены путем:
- Привлечения инвестиций для разработки и внедрения ИИ-технологий.
- Создания программ обучения для медицинского персонала.
- Установления сотрудничества с технологическими компаниями для обеспечения поддержки и обновлений программного обеспечения.
FAQ
- Что такое гранулематозная розацеа? Гранулематозная розацеа — это воспалительное кожное заболевание, характеризующееся покраснением, образованием папул и пустул.
- Что такое диссеминированный люпус miliaris faciei? Это редкое заболевание, которое проявляется в виде мелких, красных или коричневых пятен на лице и может быть связано с другими системными заболеваниями.
- Как ИИ помогает в диагностике? ИИ может анализировать изображения поражений и предлагать вероятные диагнозы, улучшая точность и снижая время, необходимое для диагностики.
- Какие преимущества у использования ИИ в дерматологии? Преимущества включают повышенную точность диагностики, сокращение времени диагностики и улучшение общего ухода за пациентами.
- Каковы перспективы дальнейших исследований в этой области? Перспективы включают использование более сложных ИИ-моделей и расширение исследования на новые дерматологические состояния.
В заключение, исследование подчеркивает важность интеграции ИИ в клиническую практику, особенно в области дерматологии, где правильная и быстрая диагностика может существенно повлиять на качество жизни пациентов. Будущие исследования могут продолжить изучать возможности применения ИИ для улучшения диагностики и лечения других кожных заболеваний.
