Übersicht über maschinelles Lernen zur Vorhersage dermatologischer Ergebnisse

Künstliche Intelligenz ist ein breites Feld der Informatik, das aufgrund seiner Problemlösungs-, Entscheidungsfindungs- und Mustererkennungsfähigkeiten erhebliches Interesse im Bereich der Medizin geweckt hat. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, konzentriert sich auf die Fähigkeit von Computern, Daten zu empfangen und selbstständig zu lernen, indem sie Algorithmen manipulieren, während sie die Informationen, die sie verarbeiten, organisieren. Die Dermatologie hat einen besonderen Vorteil bei der Implementierung von maschinellem Lernen, da große klinische Bilddatenbanken zur Verfügung stehen, die für das Maschinentraining und die Interpretation genutzt werden können. Während zahlreiche Studien maschinelles Lernen im diagnostischen Bereich der Dermatologie umgesetzt haben, wurde weniger Forschung zum Einsatz von maschinellem Lernen zur Vorhersage langfristiger Ergebnisse bei Hautkrankheiten durchgeführt, wobei bis heute nur wenige Studien veröffentlicht wurden. Ein solcher Ansatz würde Ärzten helfen, die besten Behandlungsmethoden auszuwählen, die Zeit der Patienten sparen, die Behandlungskosten senken und die Behandlungsqualität insgesamt verbessern, indem der Anteil an Trial-and-Error im Behandlungsprozess reduziert wird. In dieser Übersicht wollen wir eine kurze und relevante Einführung in grundlegende Prozesse der künstlichen Intelligenz geben und die veröffentlichte Literatur zur Verwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage klinischer Ergebnisse in der Dermatologie konsolidieren und untersuchen.