在非洲的许多国家，多达十分之九的儿童患有皮肤问题，而当地的皮肤科医生却少之又少。人工智能可能有助于诊断，但需要用相关图像进行训练，因此研究人员为深色皮肤色调创建了一个新的数据集。
需求很高，皮肤科医生的缺乏很严重：在非洲的许多国家，每一百万人中皮肤科专家不到一名，而世界卫生组织（WHO）的建议是每五万人有一名。这种专家的缺乏在非洲农村尤为明显，高达 87%的儿童患有未经治疗的皮肤病。
PASSION 项目（儿科人工智能皮肤支持外展国家的缩写）已经成立，旨在解决这个问题：由巴塞尔大学的亚历山大·纳瓦里尼教授领导的一个研究小组与来自马达加斯加、马拉维和几内亚的同事合作，为在这些地区使用人工智能（AI）支持皮肤病诊断奠定基础。他们在马拉喀什举行的 MICCAI 2024 会议（医学图像计算和计算机辅助干预国际会议）上展示了该项目。
缺乏深色皮肤色调的图像
例如，如果人工智能要从照片中检测湿疹，它首先需要根据数百张照片了解湿疹的样子。但现有的照片主要是欧洲和美国诊所提供的浅色皮肤类型的皮肤问题。非洲许多国家的医疗短缺也意味着有色皮肤的皮肤问题缺乏图像材料。如果人工智能程序仅使用浅色皮肤的照片进行训练，它们在诊断深色皮肤色调的变化时可能效果要差得多。
因此，研究人员创建了一个非常常见皮肤病图像的数据库：湿疹、皮肤和指甲的真菌感染、疥疮以及链球菌或葡萄球菌引起的浅表皮肤感染。这个数据集可以用于训练新的皮肤病诊断人工智能程序，也可以用于测试现有人工智能模型的准确性。
这些图像是在 2020 年至 2023 年期间，在患者同意的情况下，由马达加斯加、马拉维和几内亚的当地皮肤科医生拍摄的。这些图像被注释，包括诊断以及年龄、性别和身体部位的信息，然后输入到匿名数据库中。该数据库现在包含了约 1300 名患者的 4200 多张皮肤变化的图像，其中三分之二的患者年龄在 18 岁以下。
使用智能手机进行自我诊断
“我们的愿景是，每个患者都能够用智能手机免费为自己的皮肤问题拍照，然后上传。然后他们将从人工智能那里收到治疗建议。”
巴塞尔大学的亚历山大·纳瓦里尼教授说。
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如果这种方法像预期的那样准确，它将有可能用于分诊，并在适当的情况下进行初步治疗。只有当投诉持续存在时，人类皮肤科医生才会参与。
“我们目前正在马达加斯加作为验证研究的一部分逐步测试该方法。一旦诊断准确率超过 80%，我们打算提供这种带有科学监测的新诊断工具，”纳瓦里尼研究小组的博士生菲利普·戈特弗罗伊斯解释说，他是这项研究的主要作者。
在接下来的步骤中，研究人员的目标是扩大数据库，包括更多的图像材料，主要是被忽视的热带皮肤病。他们希望人工智能能够缩小这些地区在皮肤病护理方面的巨大差距。
来源：
巴塞尔大学
期刊参考：
Gottfrois, P., et al. (2024). PASSION for Dermatology: Bridging the Diversity Gap with Pigmented Skin Images from Sub-Saharan Africa. Lecture Notes in Computer Science. doi.org/10.1007/978-3-031-72384-1_66.
