Hvordan en.Jeg. Vil forme fremtiden til hudlegebesøk

For deres del er det mange derms som ønsker disse verktøyene. I en fersk internasjonal undersøkelse av 1 271 hudleger, 77.3 prosent var enig i at a.Jeg. vil forbedre dermatologisk omsorg og 79.8 prosent mente at en.Jeg. skal være en del av medisinsk trening. “Kombinasjonen av en.Jeg. Og teledermatologi er fremtidens bølge, sier Ronald Moy, MD, en styresertifisert hudlege med base i Los Angeles. Når det brukes av lisensierte styresertifiserte hudleger, a.Jeg. kan være et nyttig diagnostisk verktøy som better diagnoser og utfall for pasienter.

Som det står, mesteparten av den nåværende forskningen til en.Jeg. fokuserer på å skille mellom godartede og ondartede hudlesjoner. Med andre ord, å skille mellom en føflekk som er NBD og en som må biopsieres i et laboratorium av en profesjonell. Resultatene er ganske imponerende: en studie i 2017 i Kina brukte en.Jeg. For å diagnostisere 129.450 kliniske bilder bestående av 2032 forskjellige sykdommer og sammenlignet resultatene med diagnostiske tester fra 21 menneskelige styresertifiserte hudleger. Forskere slo fast at maskinlæring var "i stand til å klassifisere hudkreft med et kompetansenivå som kan sammenlignes med hudleger."Og selv om denne teknologien ser lovende ut å diagnostisere inflammatoriske hudsykdommer, allergeneksponering og lignende, er vi fremdeles ganske langt fra den som brukes i stedet for fagfolk.

Hvorfor? I følge Orit Markowitz, MD, en New York-basert styresertifisert hudlege som har gjort omfattende forskning på en.Jeg. Dermatologi, de lovende resultatene fra kliniske studier holder ikke helt opp i den virkelige verden. Mens maskiner kan være i stand til å klassifisere en lesjon som "god" eller "dårlig" på samme måte som en hudlege kan i en simulert setting, mangler de "evnen til å innlemme kontekst."Dette forhindrer dem i å koble prikkene, så å si. "Med [et bilde av] hud har du alle slags farger i det, og du har miljøfaktorer som belysningen i rommet, om personen har svettet eller ikke, eller om de brukte de siste fem minuttene ute i solen, sier Dr. Markowitz. "Alle disse variablene er veldig forvirrende for en.Jeg., og flytt hudavbildning fra å være 'standardisert', noe som betyr at hvert bilde som brukes ikke har all informasjonsinformasjon som gjelder å stille diagnosen.""

Mens derms er enige om at kunstig intelligens ennå ikke er smart nok til å diagnostisere pasienter på egen hånd (det er viktig å kjøre det punktet hjem), det vil Hjelp brukere med å holde seg informert om når det er på tide å avtale en lege og potensielt gjøre disse legene jobbene enklere og mer strømlinjeformede. “Pasienter kan nå gå til en.Jeg. Først, og kom til oss andre, sier dr. Moy. EN.Jeg. Kan aldri noen gang erstatte prøvde utprøvde hudomsorgsverktøy-eller det ekspertøyet til en hudlege-men det er på god vei til å gjøre avtalene våre enklere og mer tilgjengelige, som vi er her for.