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的观点 2214年
: CLEAR Derm Consensus Guidelines From the International Skin Imaging Collaboration Artificial Intelligence Working Group" data-type="string">
共识声明
2021年12月1日

清单在皮肤病学映像的人工智能评估报告:明确国际皮肤的真皮共识指南成像工作组协作人工智能

作者的从属关系
  • 1斯坦福大学的皮肤病,斯坦福大学医学院的加州雷德伍德城
  • 2斯坦福大学生物医学数据科学部门,斯坦福大学医学院的斯坦福,加州
  • 3系统和机器人研究所Instituto优越Tecnico葡京,葡萄牙
  • 4昆士兰大学Diamantina研究所,昆士兰大学皮肤病学研究中心,澳大利亚布里斯班
  • 5计算机科学与工程系,中央阿肯色大学康威
  • 6微软,西雅图,华盛顿
  • 7黑色素瘤单元、皮肤科、医院诊所巴塞罗那,IDIBAPS、巴塞罗那,西班牙巴塞罗那大学的
  • 8黑色素瘤研究所澳大利亚,悉尼大学,Camperdown,澳大利亚
  • 9黑色素瘤诊断中心,悉尼皇家王子阿尔弗雷德医院,Camperdown,澳大利亚
  • 10生物医学信息学、埃默里大学医学院的亚特兰大,格鲁吉亚
  • 11皮肤病学服务、医学系的纪念斯隆凯特林癌症中心,纽约,纽约
  • 12Kitware公司,克利夫顿公园,纽约
  • 13维也纳医科大学皮肤病学系,奥地利的维也纳
  • 14雅典大学医学院,雅典,希腊
  • 15部皮肤,我皮肤科诊所,首尔,韩国
  • 16IDerma公司,首尔,韩国
  • 17皮肤病学服务和研究服务,田纳西流域卫生保健系统,退伍军人事务部,纳什维尔
  • 18范德比尔特皮肤医学转化研究诊所,皮肤病,田纳西州纳什维尔范德比尔特大学医学中心
  • 19生物医学工程系、范德比尔特大学田纳西州纳什维尔
JAMA北京医学。 2022,158 (1):90 - 96。doi: 10.1001 / jamadermatol.2021.4915
要点

问题应该如何人工智能(AI)算法在皮肤被评估报告吗?

发现在这一共识声明中,成像的关键建议开发者和评论家AI报告在皮肤病学制定和分为(1)的主题数据,(2)技术,(3)技术评估,(4)应用程序。准则提出了应对当前挑战在皮肤病学映像的AI阻碍临床翻译,包括缺乏形象标准化、潜在的偏见来源的担忧,导致性能下降的因素。

意义提供的建议将支持算法开发和评估,与特定的强调皮肤注意事项和使用场景。

文摘

重要性人工智能(AI)的使用是加速在医学的各个方面和有潜力改变临床护理和皮肤病学工作流。然而,开发基于图像的算法对于皮肤应用程序,标准建立综合开发和绩效评估标准要求确保产品公平、可靠性和安全性。

客观的整合有限的现有文献和专家意见指导开发人员和评论家皮肤科AI。

证据审查在这一共识声明中,19国际皮肤成像合作AI工作组的成员自愿提供一个一致的声明。系统执行搜索PubMed的英文文章发表在12月1日2008年8月24日,2021年为“人工智能”和“报告指南,”以及其他相关研究专家小组确定的。因素,被视为关键的人工智能发展和绩效评估包括接受2轮电子讨论取得共识。

发现他开发了一个项目清单,概述了基于图像的人工智能发展的最佳实践和评估在皮肤病。

结论和意义临床有效的人工智能需要公平、可靠和安全的;这个清单的最佳实践将帮助代码开发者和评审者实现这一目标。

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