一支皮肤科医生团队开发了一种人工智能(AI)模型，使特应性皮炎(AD)患者能够检测细菌或病毒感染引起的并发症，并区分湿疹与由某种血液癌症引起的皮肤病变。
该AI模型详细记录在2023年1月11日发表在《皮肤科学杂志》(Journal of Dermatological Science)上的一篇论文中。
特应性皮炎是一种慢性疾病，影响约12%的人口，通常始于儿童期。AD患者通常皮肤免疫屏障功能受损，降低了对微生物病原体的防护能力，导致湿疹出现细菌或病毒感染等并发症。这可能包括单纯疱疹、脓疱病和卡波西水痘样疹(疱疹性湿疹)。
对于患者来说，识别AD是否引发这些并发症具有挑战性，因为症状在皮肤上的表现与AD本身非常相似。此外，一种导致皮肤病变的血液癌症——蕈样肉芽肿，也可能表现出与AD相似的症状，并可能与AD共存。一些用于治疗AD的药物甚至可能加重感染或蕈样肉芽肿。
对并发症和恶性疾病的正确和早期诊断对于适当治疗和更好的治疗结果至关重要。然而，由于症状相似，患者并不总能识别出任何异常症状并尽快就医。
为解决这个问题，该团队使用AD、脓疱病、蕈样肉芽肿、单纯疱疹和卡波西水痘样疹的非标准图像训练了他们的卷积神经网络(CNN)模型。然后，他们将AI的诊断准确率与一组由皮肤科医生手动裁剪和诊断注释的非标准图像进行比较。他们发现，他们的系统实现了几乎等同于人工评估图像集的诊断准确率。
该团队目前正在开发一款基于AI的智能手机应用程序，以转化他们的系统，使患者仅需使用手机摄像头即可远程管理他们的皮肤疾病。他们还在与AD患者进行实验，以提高应用程序的可用性。
东北大学医学院研究员、该论文的合著者柳泽雄太(Yuta Yanagisawa)表示："皮肤科医生当然能够分辨出区别，但对AD患者来说，每天去看皮肤科医生是极其不切实际的。如果有一种方便、低成本的机制能够复制皮肤科医生的知识，并能在患者日常检查皮肤时使用，那就太好了。"
该团队相信，这项技术将帮助患有皮肤疾病的患者有效且高效地管理他们的病情，从而获得更好的健康结果。
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