开发了一种人工智能工具，通过远程皮肤病学为基底细胞癌（BCC）的诊断提供了可解释的支持，从而加快了转诊流程并优化了资源利用。

Jun, 2024

通过与皮肤科医生在一个具有多个不同医院和摄像机配置、罕见黑素瘤亚型和特殊解剖部位的异质测试集上进行比较，我们评估了 “全数据扩展”（ADAE）算法在黑素瘤检测中的诊断准确性，并提高了算法的泛化能力。与皮肤科医生相比，AI 在异质数据集上表现出更高的平衡准确度和敏感度，但牺牲了特异性。因此，AI 在诊断复杂情况时可能有潜力支持皮肤科医生。

Jan, 2024

本篇论文总结了 BCN20000 数据集，该集包含来自巴塞罗那医学中心在 2010 年至 2016 年期间拍摄的 19424 张皮肤镜检影像，旨在研究皮肤癌的非受限分类问题，包括在难以诊断的部位（指甲和黏膜），不适合镜检设备孔径的大型病变和低色素病变。BCN20000 将提供给 ISIC Challenge 2019 的参与者使用，参与者需要训练算法自动分类皮肤癌镜检影像。

Aug, 2019

本文提出了困扰全球 30 亿人的皮肤科医疗问题，探讨了如何在多样化皮肤色调和非常见病例的图像中应用人工智能技术，并发现当前的皮肤科 AI 算法存在严重的算法偏差，导致对较暗的肤色和非常见疾病的正确率远低于轻皮肤色调和常见疾病，并进一步探讨了训练皮肤科 AI 模型所使用的基于视觉的人工标签的缺陷与局限性。

Mar, 2022

本文章介绍了一项公共皮肤科图像分析挑战赛的设计与实现，其目的是支持自动诊断致命皮肤癌症麻风疹的算法的研究与开发。通过划分子挑战来分别完成图像分析任务，包括皮损分割、皮损内皮肤镜特征检测和黑色素瘤分类。最终统计共有 79 组参赛选手，38 名参赛者，是迄今为止在皮损镜下诊断黑色素瘤的最大标准化和比较研究之一。

May, 2016

该研究开发了一种人工智能决策支持工具，通过使用一种先进的目标检测算法，从患者图像中识别和提取所有皮肤病变，进而帮助皮肤科医生鉴别丑小鸭症状（UD），该工具的临床验证研究表明，辅助 AI 后，皮肤科医生的信心提高，与 AI 识别的 UD 的一致性得到改善。

Nov, 2023

该研究旨在通过深度学习和神经网络应用于皮肤科图像分析挑战解决皮肤病的预测和分类问题，并在验证数据集和测试数据集中分别实现了 0.899 和 0.785 的准确率。

Aug, 2018

通过人工智能和图像分类技术，将肿瘤性皮肤病变进行分类识别为恶性或良性，以实现早期有效诊断。

May, 2023

本研究提出了一种基于全卷积神经网络的方法，将临床显微镜图像中的皮肤病变区域分割出来，利用该方法可以有效地探讨临床皮肤显微镜特征识别问题，并在 ISIC-ISBI Part 2 比赛中取得了显著的优异表现。

Mar, 2017

通过图像分析开发深度学习模型诊断皮肤病变的激增值得注意，然而它们在临床黑脸挑战方面存在限制：限定的诊断输出数量、对罕见皮肤病变缺乏实际世界测试、无法检测越界图像以及过度依赖显微镜图像。为了解决这些问题，我们提出了一种全能的 HOT 模型（Hierarchical-Out of Distribution-Clinical Triage），对于临床图像，我们的模型生成三个输出：层次预测、越界图像警报以及在临床图像不足以进行诊断时对显微镜图像的推荐。当进行推荐时，它将同时整合临床和显微镜图像以进行最终诊断。针对代表性的皮肤病变数据集进行的大量实验证明了我们框架内每个组件的有效性和协同作用。我们多功能的模型为病变诊断提供有价值的决策支持，并为医学 AI 应用设定了一个有前景的先例。

Nov, 2023