应用程序使用人工智能识别疑似水痘皮疹gydF4y2Ba

Open Government License 3.0. Credit: Nature Medicine (2023). DOI: 10.1038/s41591-023-02225-7">
应用程序使用人工智能识别疑似水痘皮疹gydF4y2Ba
MPXV-CNN的SHAP分析。MPXV皮肤病变的摄影图像(上)显示,对应的SHAP分析(下)覆盖在原始图像上,以突出用于检测的鉴别图像区域gydF4y2Ba(一个gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Bag)。gydF4y2BaMPXV病变表现为以下不同阶段:早期囊泡(gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba)、小脓疱(gydF4y2BabgydF4y2Ba)、脐状脓疱(gydF4y2BacgydF4y2Ba)、中心坏死丘疹(gydF4y2BadgydF4y2Ba),手部有一处皮肤溃疡(gydF4y2BaegydF4y2Ba),阴部有多处溃疡皮损(gydF4y2BafgydF4y2Ba)及晚期结壳斑块(gydF4y2BaggydF4y2Ba).阳性的SHAP值(红色显示)表示图像中有助于预测MPXV皮肤病变的区域,而阴性的SHAP值(蓝色显示)表示偏离预测的区域。显示所有MPXV病变gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2BaggydF4y2Ba是测试数据集的一部分,并被MPXV-CNN正确分类。图片来源(gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2BaggydF4y2Ba):英国卫生安全局,根据gydF4y2Ba开放政府许可证3.0gydF4y2Ba.信贷:gydF4y2Ba自然医学gydF4y2Ba(2023)。DOI: 10.1038 / s41591 - 023 - 02225 - 7gydF4y2Ba

研究人员在一项研究中发现,由斯坦福医学院和其他机构的科学家开发的一款新应用程序可以在图像中检测由猴痘(以前称为猴痘)引起的皮肤损伤,准确率达到90%。为了分析图像,该应用程序使用了一种人工智能,这种人工智能是在大约13万张各种皮肤状况的图像的大型数据集上进行训练和评估的。gydF4y2Ba

这个免费的开源应用程序叫gydF4y2BaPoxApp,gydF4y2Ba允许用户使用智能手机拍摄皮肤病变的照片,回答几个问题,并收到一份gydF4y2Ba根据建议,如mpox检测或接触后接种疫苗,在不到5分钟内完成。gydF4y2Ba

“这是一种快速、简单和匿名的方式来获得第一次评估,”Alexander Thieme医学博士说,他是该应用程序的首席开发者,也是Charité-Universitätsmedizin柏林和柏林卫生研究所医学系的访问学者。“我们希望增加人们因为疾病而去看医生的可能性gydF4y2Ba而不是忽略它。”gydF4y2Ba

虽然该应用程序的准确率很高,但它可能会给出假阴性。Thieme强调,它不能代替医生。但该应用程序可以覆盖医疗服务较少的社区,并鼓励人们去看医生。gydF4y2Ba

“很多人都在寻找gydF4y2Ba在互联网上,其中很多可能是不准确的,”Thieme说。“这款应用是在美国疾病控制与预防中心和世界卫生组织的指导下开发的,我们希望通过它鼓励人们寻求治疗。”gydF4y2Ba

该应用程序的人工智能方法和研究结果于2016年12月在网上发布gydF4y2Ba自然医学gydF4y2Ba3月2日。该项目是斯坦福医学院Olivier Gevaert博士、Tina Hernandez-Boussard博士和Pascal Geldsetzer博士的实验室以及Charité-Universitätsmedizin柏林和多伦多大学医院的合作者的共同努力。Thieme是第一作者。gydF4y2Ba

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PoxApp分析疑似mpox病变的照片,并在不到5分钟的时间内给出风险评分和建议。图源:Marina Demidiuk/ShutterstockgydF4y2Ba

优化结果gydF4y2Ba

为了计算你的风险评分,该应用程序会考虑你是否有皮肤损伤,是否正在出现症状,是否与可能接触过病毒的人有过密切接触。gydF4y2Ba

Thieme表示,这款应用是匿名的:所有数据都在你的设备上进行分析,不会发送到外部服务器。这款应用程序提供了如何拍出最佳照片的建议,以降低假阴性的可能性。gydF4y2Ba

研究人员发现,该应用程序可以在疾病的不同阶段检测出mpox。病变有四个阶段,从没有液体的平坦,到有透明液体的隆起,到充满白色液体的深皮疹,然后病变结痂,通常在两到三周内。gydF4y2Ba

该应用程序提供了五种不同级别的建议,从不采取任何行动到立即去看医生。Thieme说,如果有人接触过这种病毒并出现症状,他们应该去看医生。gydF4y2Ba

用户可以选择提交研究数据的结果。利用这些数据,像Thieme这样的科学家希望预测未来mpox感染的激增,并采用早期预警系统。gydF4y2Ba

研究人员计划在用户上传更多照片时发布该应用程序的更新版本。有了更多的数据,他们预计照片识别的准确性将会提高。因为这个应用程序gydF4y2Ba而且是免费的,Thieme希望它能在世界各地使用,特别是在非洲,在20世纪70年代首次发现了mpox。gydF4y2Ba

更多信息:gydF4y2BaAlexander H. Thieme等人,mpox病毒感染皮肤损伤分类的深度学习算法,gydF4y2Ba自然医学gydF4y2Ba(2023)。gydF4y2BaDOI: 10.1038 / s41591 - 023 - 02225 - 7gydF4y2Ba

期刊信息:gydF4y2Ba 自然医学gydF4y2Ba

引用gydF4y2Ba:应用程序使用2023年3月5日从//www.puressens.com/news/2023-03-app-mpox-rashes-artificial-intelligence.html检索的人工智能识别疑似mpox皮疹(2023,3月3日)gydF4y2Ba
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