AI允许自动评分的牛皮癣,严重性

(每日健康)可以学习算法,如卷积神经网络(cnn),可以自动、客观地执行基于图像的银屑病面积和严重程度指数(PASI)评分,根据一项研究发表在一月份的欧洲皮肤病与性病学学会杂志》上。

Mirjam j . Schaap医学博士,从Radbound奈梅亨大学医学中心,荷兰,和同事研究了基于图像的自动的性能PASI评分由cnn解剖区域。帕斯成像系列是匹配部分的得分由治疗医生。使用标准化的成像系列576箱,614的手臂,腿和541区域,cnn是训练;“训练是单独为每个帕斯”的得分(红斑、脱屑、硬化和区)各解剖区域。协议,分数由医生决定在现实的评估确定的组内相关系数(ICC)。

干地区的研究人员发现,可以在CNN和真实的分数是0.616,0.580,0.580,0.793,红斑、脱屑,硬化,和区域,分别;胳膊和腿的地区也看到类似的结果。映像的PASI评分的主干区域,五PASI-trained医生在moderate-to-good相互协议(可以,0.706到0.793)。与基于图像的得分由内科医生相比,可以在CNN和真实分数为红斑(0.616和0.558)略高,硬化(0.580和0.573),和区域得分(0.793和0.694);在脱皮得分,医生略优于CNN(0.580和0.589)。

“未来,自动PASI评分能够客观、高效的PASI评分(远程)临床实践和临床研究,”作者写道。

几个作者披露金融与生物制药和医疗技术行业。

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