人工智能允許對(duì)牛皮癬面積 嚴(yán)重程度進(jìn)行自動(dòng)評(píng)分

(HealthDay)——根據(jù)歐洲雜志1 月刊發(fā)表的一項(xiàng)研究，深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)，可以自動(dòng)客觀地執(zhí)行基于圖像的銀屑病面積和嚴(yán)重程度指數(shù) (PASI) 評(píng)分皮膚病學(xué)和性病學(xué)會(huì)。

來自荷蘭奈梅亨 Radbound 大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的醫(yī)學(xué)博士 Mirjam J. Schaap 及其同事檢查了 CNN 在解剖區(qū)域進(jìn)行基于圖像的自動(dòng) PASI 評(píng)分的性能。影像系列與主治醫(yī)師確定的 PASI 子評(píng)分相匹配。使用 576 個(gè)軀干、614 個(gè)手臂和 541 個(gè)腿部區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)化成像系列，對(duì) CNN 進(jìn)行了訓(xùn)練;每個(gè)解剖區(qū)域的每個(gè) PASI 子評(píng)分(紅斑、脫屑、硬結(jié)和區(qū)域)的訓(xùn)練都是分開的。通過組內(nèi)相關(guān)系數(shù) (ICC) 確定與醫(yī)生在現(xiàn)實(shí)生活評(píng)估中確定的分?jǐn)?shù)的一致性。

研究人員發(fā)現(xiàn)，對(duì)于軀干區(qū)域，紅斑、脫屑、硬結(jié)和區(qū)域的 CNN 評(píng)分與真實(shí)評(píng)分之間的 ICC 分別為 0.616、0.580、0.580 和 0.793;腿部和手臂區(qū)域也出現(xiàn)了類似的結(jié)果。對(duì)于基于圖像的軀干區(qū)域 PASI 評(píng)分，五名接受過 PASI 培訓(xùn)的醫(yī)生彼此之間的一致性良好(ICC，0.706 至 0.793)。與醫(yī)生基于圖像的評(píng)分相比，紅斑(0.616 對(duì) 0.558)、硬結(jié)(0.580 對(duì) 0.573)和面積評(píng)分(0.793 對(duì) 0.694)的 CNN 評(píng)分與真實(shí)評(píng)分之間的 ICC 略高;在脫屑評(píng)分方面，醫(yī)生的表現(xiàn)略優(yōu)于 CNN(0.580 對(duì) 0.589)。

“在未來，自動(dòng) PASI 評(píng)分可以在(遠(yuǎn)程)臨床實(shí)踐和臨床研究中實(shí)現(xiàn)客觀有效的 PASI 評(píng)分，”作者寫道。

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