突破性人工智能工具由一位苏格兰大学的研究人员开发，有望彻底改变皮肤癌诊断，为全球最偏远地区的人们提供快速且可能挽救生命的评估服务。
爱丁堡赫瑞瓦特大学的博士生泰丝·瓦特（Tess Watt）领导了该项目，她设想一个未来，即人们无需直接接触皮肤科医生或互联网，就能在全球范围内实现皮肤疾病的早期检测。
该系统包括患者使用连接到树莓派（Raspberry Pi）设备的小型相机拍摄皮肤问题照片——这是一种价格低廉、节能的手持式计算机。
该设备存储了数千张图像组成的庞大数据库，并利用最先进的图像分类技术对照片进行实时分析，从而得出诊断结果。
这些诊断结果随后将迅速发送给当地的全科医生（GP）服务，以便启动相应的治疗计划。
据悉，该项目是首个将人工智能（AI）医学诊断与服务偏远社区目标相结合的尝试。
瓦特博士表示：“在家进行医疗保健是当前的重要议题，尤其是在全科医生的等待时间持续增长的背景下。如果我们能让人们在家中利用人工智能监控皮肤状况，我们将能大幅减少诊断延误。”
该设备的原型已在赫瑞瓦特大学的先进健康与护理技术实验室内展示。
研究团队表示，该工具目前的诊断准确率高达85%，但他们希望通过获取更多皮肤病变数据集，并借助先进的机器学习工具，进一步提高其准确性。
瓦特还正与苏格兰国家医疗服务体系（NHS Scotland）展开洽谈，以启动在真实临床环境中测试该技术的伦理审批流程。
她说：“希望在未来一两年内，我们能启动试点项目。医疗技术从原型到实际应用往往需要多年时间。”
她补充道：“到我完成博士学位的三年后，我希望能看到一些已经进入实际应用阶段的成果。”
大学表示，长期目标是首先在苏格兰的偏远地区推广该系统，随后扩展到全球皮肤科护理资源有限的地区。
此外，该技术还可为行动不便或无法出行的患者提供重要支持，使亲友能够协助他们拍摄并提交诊断图像给全科医生。
瓦特的学术导师克里斯托斯·查索拉斯博士（Dr Christos Chrysoulas）表示：“电子健康设备必须设计为能够在无外部网络连接的情况下独立运行，以确保患者服务的连续性和安全性。
“在网络或云服务中断的情况下，这些设备必须能够安全失效，并在不降低功能的前提下维持所有关键临床操作。
“虽然辅助或非关键功能可能暂时不可用，但核心的诊断甚至治疗功能仍需完全运作，当然也必须符合安全和监管要求。
“在价格低廉、成本低廉的医疗设备中实现这种级别的弹性，正是我们研究的核心，特别是在资源有限和网络连接受限或无连接的地区，仍需确保不间断的患者护理。”
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