人工智能与深度学习在皮肤癌早期检测中的应用

皮肤癌是全球最主要的恶性肿瘤之一，早期检测对提高患者生存率和降低治疗成本至关重要。最近，人工智能（AI）和深度学习（DL）的进展显著改变了皮肤病学诊断，使得皮肤病变图像的自动、准确和快速分析成为可能。本综述强调了AI驱动的技术在皮肤癌早期检测中的作用，强调了从传统基于规则的系统到现代机器学习（ML）和深度学习方法的演变。卷积神经网络（CNN）作为一种关键的深度学习架构，在良性和恶性病变分类方面表现出与皮肤科医生相当的性能。文章讨论了基于AI的皮肤病学图像分析的完整工作流程，包括图像获取、预处理、病变分割、数据集注释、模型训练、验证和部署。性能评估指标如灵敏度、特异度、准确度和受试者工作特征（ROC）曲线下面积对于临床可靠性也十分重要。此外，AI与远程皮肤病学平台和移动健康请求的整合扩大了在资源有限环境中的皮肤病学筛查的可及性。尽管成果令人期待，数据集偏倚、高质量注释需求、可解释性和监管问题等挑战依然存在。总体而言，AI和DL技术在增强早期皮肤癌检测、减少诊断变异性以及支持个性化和可及的皮肤病学护理方面具有巨大潜力。