人工智能在甲病辅助诊断中的应用和前景
何蒙文
麦思恩
马寒
中山大学附属第五医院,广东 珠海 519000
摘要：甲病的诊断往往依赖经验丰富的临床专家,而近年来在皮肤病诊断领域中取得显著进展的人工智能(AI)技术,在甲病的识别和辅助诊断方面同样前景广阔.本文总结了甲病的图像特征(如颜色与形态变化)及其对图像处理算法提出的要求,并综述了常见甲病中AI模型的应用实例.针对甲真菌病,多项研究已开发多种基于不同图像类型的AI诊断模型;在甲银屑病中应用的AI模型则主要关注于甲银屑病严重程度指数评分自动化;而针对甲黑线疾病的相关AI模型则通过分割和(或)分类的方式实现疾病识别.此外,除了甲疾病,AI模型还可通过分析甲图像中的微血管和血红蛋白变化,辅助诊断糖尿病等全身性疾病.尽管现有模型各有局限,但随着高质量数据集的积累、算法的不断优化和临床应用规范的完善,AI有望成为甲病辅助诊断中不可或缺的工具.
关键词：甲病人工智能辅助诊断卷积神经网络
资助基金：国家重点研发计划(2024YFB3614303)中山大学附属第五医院院内IIT资助(YNZZ2022-02)
论文发表日期：2025-05-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 363-370 )
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