拡張皮膚科診断とは

拡張皮膚科診断とは、人工知能またはディープラーニングのアルゴリズムで拡張された皮膚科診断のことです。こうしたアルゴリズムは、複雑な皮膚のパターンや特長を自動認識できるように、大量のダーモスコピー画像のデータセットを学習しています。拡張皮膚科診断の開発により、皮膚科医は皮膚癌などの悪性皮膚疾患を迅速に特定できるようになります。

人工知能の原理

拡張皮膚科診断は、皮膚科およびダーモスコピー画像の定量的評価に基づくものです。高度なスキャン・パラメータを使用したディープラーニングまたはコンピューター検知アルゴリズムにより、こうした画像の特長を確認して学習し、認識できるようになります。その結果、皮膚病変や構造を自動的に識別できるようになります。

拡張皮膚科医の役割

今後皮膚科医は、新しい役割つまり拡張皮膚科医としての役割を担うことになっていきます。それは人工知能の助けを借りて皮膚科医としてのスキルや能力を磨くことで、皮膚科専門家を超えたスーパーエキスパートとなるのです。拡張皮膚科医は、人工的に生成された所見と患者の既往歴から得た臨床データを合わせることで、より包括的な治療を施すことができるようになります。

皮膚科診断に AI を導入するメリット

拡張皮膚科診断を利用することは、皮膚科医にとって次のような利点があります。

  • ワークフローや効率が向上する
  • 臨床能力が向上し、労働力不足に対処できる
  • 誤診リスクを低減する
  • より複雑な症例を優先することで、リスクの高い患者に迅速な治療を提供できる
  • 患者との時間や患者に向き合う仕事により時間を割くことができる
  • (皮膚癌になる確率が上がる前に) 皮膚疾患を早期発見できる
  • 意思決定能力が向上する
  • 今まで以上に多くの国々における、多くの患者向けの皮膚科サービスへアクセスしやすくなる

結論

拡張皮膚科診断の時代はもうそこまで来ており、皮膚科医の働き方が変わります。拡張皮膚科診断によって皮膚科医の仕事が奪われることは決してありません。それどころか、さらに高度な仕事をこなせるようになります。人工知能を活用すれば、皮膚科医は、誤診リスクを減らし、悪性な皮膚疾患の検出率を高め、多忙な勤務スケジュールに対処し、患者により包括的な治療を施すことで最適な診断を下すことができるようになります。

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