顶刊精要｜皮肤癌诊断中的人智交互：一项系统回顾与荟萃分析
顶刊精要｜皮肤癌诊断中的人智交互：一项系统回顾与荟萃分析的核心信息是什么？
Prof. Eleni Linos ◆ Stanford University School of Medicine, Stanford, USA 关键信息 ◆ 人工智能（AI）算法已被证明可准确诊断皮肤癌，甚至在受限环境下的图像分类任务中也优于经验丰富的皮肤科医生，然而，这些算法可能对数据分布的变化很敏感；因此，人智交互可以改进性能，克服人类临床医生或AI...
Prof. Eleni Linos ◆ Stanford University School of Medicine, Stanford, USA 关键信息 ◆ 人工智能（AI）算法已被证明可准确诊断皮肤癌，甚至在受限环境下的图像分类任务中也优于经验丰富的皮肤科医生，然而，这些算法可能对数据分布的变化很敏感；因此，人智交互可以改进性能，克服人类临床医生或AI本身的局限性 ◆ 本文通过对现有文献的系统回顾和荟萃分析，评估了临床医生在有或没有AI辅助的情况下对皮肤癌诊断的准确性；结果显示，无论临床医生的经验水平如何，都能从有AI辅助的皮肤癌诊断中受益，且在皮肤病学方面经验最少的临床医生可能从AI辅助中获益最多 背景与主要方法 ◆ 基于AI皮肤癌诊断工具的开发正在迅速增加，预计不久将被广泛用于临床 ◆ 研究者在PubMed、Embase、IEEE Xplore、Scopus和会议记录中检索了20... 本文由Eleni Linos撰写，属于「拓麦精要」分类。 关键词：皮肤癌、人工智能。
本文核心问答
Q1: 这篇资讯的核心内容是什么？
Prof. Eleni Linos ◆ Stanford University School of Medicine, Stanford, USA 关键信息 ◆ 人工智能（AI）算法已被证明可准确诊断皮肤癌，甚至在受限环境下的图像分类任务中也优于经验丰富的皮肤科医生，然而，这些算法可能对数据分布的变化很敏感；因此，人智交互可以改进性能，克服人类临床医生或AI本身的局限性 ◆ 本文通过对现有文献的系统回顾和荟萃分析，评估了临床医生在有或没有AI辅助的情况下对皮肤癌诊断的准确性；结果显示，无论临床医生的经验水平如何，都能从有AI辅助的皮肤癌诊断中受益，且在皮肤病学方面经验最少的临床医生可能从AI辅助中获益最多 背景与主要方法 ◆ 基于AI皮肤癌诊断工具的开发正在迅速增加，预计不久将被广泛用于临床 ◆ 研究者在PubMed、Embase、IEEE Xplore、Scopus和会议记录中检索了20...
Q2: 本文属于哪个学科分类，涉及哪些关键词？
本文属于「拓麦精要」分类，涉及关键词：皮肤癌、人工智能，由Eleni Linos撰写。
Q3: 这篇资讯的发布时间是什么？
本文发布于1716897653，来源为TalkMED拓麦医学资讯平台。
Prof. Eleni Linos
◆ Stanford University School of Medicine, Stanford, USA
关键信息
◆ 人工智能（AI）算法已被证明可准确诊断皮肤癌，甚至在受限环境下的图像分类任务中也优于经验丰富的皮肤科医生，然而，这些算法可能对数据分布的变化很敏感；因此，人智交互可以改进性能，克服人类临床医生或AI本身的局限性
◆ 本文通过对现有文献的系统回顾和荟萃分析，评估了临床医生在有或没有AI辅助的情况下对皮肤癌诊断的准确性；结果显示，无论临床医生的经验水平如何，都能从有AI辅助的皮肤癌诊断中受益，且在皮肤病学方面经验最少的临床医生可能从AI辅助中获益最多
背景与主要方法
◆ 基于AI皮肤癌诊断工具的开发正在迅速增加，预计不久将被广泛用于临床
◆ 研究者在PubMed、Embase、IEEE Xplore、Scopus和会议记录中检索了2017年1月1日至2022年11月8日的文章，纳入的研究比较了临床医生使用或不使用基于深度学习的AI辅助在诊断至少一种皮肤癌中的性能，最终确定了12项系统综述和10项符合荟萃分析条件的研究，并通过使用双变量随机效应模型计算了有或没有AI辅助下诊断准确性的灵敏度和特异性的汇总估计值
主要发现
◆ 没有AI辅助的临床医生汇总灵敏度为74.8%（95%CI，68.6-80.1），特异性为81.5%（95%CI，73.9-87.3）
◆有AI辅助的临床医生汇总灵敏度提高到81.1%（95%CI，74.4-86.5），特异性提高到86.1%（95%CI，79.2-90.9），总体诊断准确性有所提高
◆ 为更详细地探究AI辅助的效果，研究者还根据临床经验水平、诊断任务和图像类型进行了亚组分析，观察到在灵敏度和特异性方面，皮肤科医生的诊断准确性最高，随后依次为住院医生和非皮肤科医生
◆ 值得注意的是，AI辅助显著提高了各组临床医生诊断的灵敏度和特异性，其中，非皮肤科医生似乎获益最多，其汇总的灵敏度和特异性均有所提高
临床意义
◆ 该研究结果具有及时性，因为AI有望在不久的将来广泛应用于全球的临床工作中；此外，为了更好地了解和预测AI对临床决策的影响，迫切需要在计划使用AI的真实环境中开展更多前瞻性临床研究
第2期：人工智能用于皮肤癌诊断的现实检验
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执行编辑：Tong
供稿：Anna
校对：Jeanne
排版：Vanessa＆Serine
声明：
编辑部对刊载内容进行仔细审阅以尽力保持其准确性，但对稿件的使用或其中的任何错误、遗漏或不准确之处等均不承担任何责任。文中所表达的任何观点不代表编辑部的观点，文中提及或排除任何方法或药物并不构成对其使用的提倡、建议或拒绝，因此在为本文中提及的任何产品开处方前，请查阅生产商的最新处方信息。内容仅限医疗卫生专业人士学习交流使用，非医疗卫生专业人士请主动退出浏览与阅读，否则由此产生的相关风险与后果应自行承担。
肖像经Prof. Eleni Linos许可后使用。在未获得正式授权前，所有转载及使用文中内容均为侵权。
原文来自：Krakowski I, Kim J, Cai ZR, et al. Human-AI interaction in skin cancer diagnosis: a systematic review and meta-analysis. NPJ Digit Med. 2024;7(1):78. Published 2024 Apr 9. doi:10.1038/s41746-024-01031-w (© Author(s) (or their employer(s)) 2024. This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY license.), 作者未参与本精要的编写。
#AI∶Artificial Intelligence，人工智能
#Skin Cancer：皮肤癌
引用格式：顶刊精要｜皮肤癌诊断中的人智交互：一项系统回顾与荟萃分析. 发布日期：1716897653. 来源：TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/899 参考DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-024-01031-w
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