2025年6月17日（健康日报）——根据6月6日在《自然医学》杂志上在线发表的一篇研究文章，当医生使用PanDerm人工智能（AI）模型时，可以提高皮肤癌的诊断准确性。
来自澳大利亚墨尔本莫纳什大学的Siyuan Yan及其同事开发了PanDerm。该模型通过自监督学习预先训练，使用了来自11个临床机构的超过200万张真实世界的皮肤病图像，涵盖了四种成像方式。随后，PanDerm在28个不同的基准测试中进行了评估，包括皮肤癌筛查、风险分层、常见和罕见皮肤状况的鉴别诊断、病变分割、纵向监测以及转移预测和预后。
研究人员发现，PanDerm在所有评估任务中的表现都是最先进的，即使仅使用10%的标记数据，其表现也优于现有模型。通过纵向分析，PanDerm在早期黑色素瘤检测方面比医生高出10.2%；在皮肤镜图像上，PanDerm将医生的皮肤癌诊断准确性提高了11%；在临床照片上，PanDerm使非皮肤科医生的医疗保健提供者对128种皮肤病的鉴别诊断准确率提高了16.5%。
“以前的人工智能模型在整合和处理各种类型的数据和成像方法方面遇到了困难，这降低了它们在不同实际环境中的实用性。”共同第一作者、同样来自莫纳什大学的Zongyuan Ge博士在一份声明中说，“PanDerm是一种旨在与临床医生合作的工具，帮助他们解释复杂的成像数据，并更有信心地做出决策。”
几位作者披露了与制药和生物技术行业的联系。
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