Новый искусственный интеллект умеет отличать псориаз кожи головы от себорейного дерматита

Группа исследователей разработала новый метод диагностики для дифференциации псориаза кожи головы и себорейного дерматита на основе DL-модели.

В общей сложности 1 358 фотографий от 617 пациентов с патологоанатомическим и диагностическим подтверждением кожных заболеваний (508 случаев псориаза; 850 случаев себорейного дерматита) были случайным образом распределены на наборы данных для обучения, валидации и тестирования (1 088, 134 и 136 соответственно).

Для создания и обучения DL-модели для дифференциации этих двух заболеваний использовался метод трансфертного обучения.

Исследователи обнаружили, что модель DL продемонстрировала хорошую чувствительность и специфичность (96,1 и 88,2 процента), а площадь под кривой (AUC) составила 0,922. В сравнении с пятью дерматологами с различным уровнем опыта, модель DL превзошла их в диагностике псориаза кожи головы и себорейного дерматита.

Сопоставимые диагностические показатели могут быть достигнуты для врачей, не имеющих опыта работы, с помощью модели DL и дерматологов, владеющих навыками дермоскопии.