AI 3項目の重大度スコアは、患者のアプロードされた画像から湿疹をidすることができます

カルメン・ポープ、Bpharmによる医学的にレビュー。 2025年5月23日に最終更新。

2025年5月23日金曜日 - 人工知能（AI）3項目の重大度（TIS）スコアは、アレルギーでオンラインで公開されたオンラインで公開されている研究レターによると、ユーザーウプロード画像から湿疹の影響を受けた領域と重大度スコアを識別できます。ユーザーウップロード写真からの湿疹の重症度。 3つのアルゴリズムがトレーニングおよび統合されました：ボディパーツ検出、皮膚病変の検出、および重症度評価。 0から9の範囲の局所的な重症度評価であるTISスコアは、紅斑、浮腫/張力、およびエクスペリエーションを評価し、モデルが全身画像ではなく代表的な画像を分析しているため採用されました。

かゆみスコアの合計9,656枚の画像が含まれており、AI-Tisを確立および検証しました。研究者は、訓練されたAIモデルがそれぞれ体の部分と湿疹領域の98および100％が正しく検出されたことを発見しました。 220のテスト画像で、このモデルは、ボード認定皮膚科医および/またはアレルギー奏者によって決定されるTISスコアとよく相関していました（r = 0.73）。 8,556個の画像にわたって、AI-TIは0〜5の数値定格スケールでかゆみ強度との相関が低いことを示しました（r = 0.11）。 15人の患者では、AI-TIとTIS、スコアのアトピー性皮膚炎（SCORAD）、および客観的スコラードの相関は、それぞれr = 0.16、0.4、および0.53でした。

この研究は、AI駆動型の皮膚科学評価の将来の進歩の基礎を築き、患者のケアと臨床研究の両方を強化します。

いくつかの著者がバイオ医薬品産業との関係を明らかにしました。

免責事項：医学記事の統計データは一般的な傾向を提供し、個人に関係しません。個々の要因は大きく異なる場合があります。個々のヘルスケアの決定については、常にパーソナライズされた医学的アドバイスを求めてください。

出典：HealthDay

投稿しました : 2025-05-24 06:00

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