H & E染色的皮肤活检中的黑色素瘤—此病例可能代表浅表扩散性黑色素瘤
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0 Hawaiʻi大学癌症中心的研究人员进行了一项研究，确定了使用人工智能检测皮肤癌的新方法
研究人员成功地创建并训练了一个人工智能平台来对不同类型的皮肤损伤进行分类
他们的发现发表在12月号的黑色素瘤研究上
这项名为“利用人工智能改善Hawaiʻi's多种族人群皮肤癌诊断的潜力”的研究是由UH癌症中心的研究人员凯文·卡塞尔和约翰·谢泼德以及社区健康教育家马克·李·威林厄姆进行的
，社会学博士
D
学生
研究人员训练了一个新开发的人工智能平台来识别和标记一组已被识别的色素性皮肤损伤图像，这些图像以前在临床上被诊断为黑色素瘤或非黑色素瘤
为了评估人工智能平台的性能以做出准确的诊断，图像由一组当地皮肤科医生和人工智能平台进行评估
研究人员发现，将人工智能平台和皮肤科医生的结果结合起来，提高了诊断的整体准确性
该研究支持使用人工智能作为有效的损伤评估策略的一部分，以减少用于诊断皮肤损伤的时间和费用，减少治疗延迟
人工智能平台是使用数据和算法来执行特定任务的计算机程序
这些任务通常需要人工智能，包括视觉感知、语音识别、决策和翻译
人工智能极大地促进了癌症研究领域，因为它被发现能有效地检测各种癌症
“皮肤癌袭击了许多Hawaiʻi居民，因为我们积极的户外生活方式，”第一作者威林厄姆说
“当我们能够找到像这个AI平台这样的方法来改善诊断时，它可以加快患者护理并拯救生命
这项研究是一个合作的过程，我希望参与这项重要而及时的研究的未来目标
" 皮肤癌是美国最常见的癌症类型
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大约每五个成年人中就有一个会在一生中患上皮肤癌
由于靠近赤道，Hawaiʻi's人口受到皮肤癌的严重影响
在该州，每年有1万人被诊断患有皮肤癌
该研究的目标是帮助开发一种皮肤病变分类应用程序，以确定患者寻求治疗的紧急程度，这有助于Hawaiʻi's农村社区那些接触皮肤科医生有限的人
卡塞尔说:“我们未来的研究希望将农村社区和农村全科医生与人工智能策略联系起来，以帮助诊断，总体目标是减少皮肤癌的多种后果。”
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