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Die effiziente Identifizierung von Personen mit hohem Hautkrebsrisiko ist entscheidend für die Umsetzung personalisierter Screening-Strategien und nachfolgender Pflege. Während die künstliche Intelligenz vielversprechendes Potenzial für prädiktive Analysen mit Bilddaten bietet, bleibt ihr Einsatz zur Vorhersage des Hautkrebsrisikos anhand von Gesichtsbildern unerforscht. Wir präsentieren einen auf neuronalen Netzwerken basierenden erklärbaren Ansatz der künstlichen Intelligenz (XAI) zur Vorhersage des Hautkrebsrisikos auf Basis von 2D-Gesichtsbildern und vergleichen seine Wirksamkeit mit 18 etablierten Risikofaktoren für Hautkrebs anhand von Daten aus der Rotterdam Study.
Liu et al. (Di,) haben diese Frage untersucht.
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