皮膚科における AI: 専門家が皮膚科アプリに警告

DApple および Android のアプリ ストアでは、皮膚疾患に特化したアプリケーションを多数提供しています。 これは、特に昨年末にこれらのアプリケーションを探していた米国の医師によって発見されました。 「皮膚科」などのキーワードを使用すると、すぐに 391 件のアプリが見つかりました。 しかし、その科学的根拠をより詳しく調査したところ、危険な欠陥が発見されました。

皮膚疾患を検出するアプリがたくさんあるのも当然です。 一方で、皮膚の黒い斑点が危険な黒色腫なのか、それとも無害な色素沈着疾患なのかという疑問に対して、医師の診察を待たずにすぐに答えられると約束している。 一方で、テクノロジーはこの約束を守ることができるほど進歩しています。

人工知能と皮膚の変化

人工知能が写真の中の皮膚疾患を認識できることは、すでに何度か科学的に証明されています。 この基礎となるのは、皮膚の変化の何万ものサンプル画像を使用してトレーニングされた機械学習システムです。 研究 このようなシステムは、場合によっては医師だけでなく写真の中の病気さえも認識できることが示されています。

今回の研究の著者らは、このようなシステムに基づくアプリの品質がどのようなものかを知りたいと考えました。 彼らは、人工知能を明示的に使用し、医療コンテンツを提供する英語アプリケーションに焦点を当てました。

こうした要件のため、彼らはほとんどのアプリを選別し、41 個のみを詳しく調べました。 彼らの結果は最新号のジャーナルに掲載されています 「ジャマ皮膚科」 現れた。

スキンチェックアプリは科学的根拠に基づいていますか?

調査されたアプリのほとんど、つまり 32 は医療の素人を対象としています。 4 つは医師向け、5 つは両方のグループ向けです。 最も一般的な用途は、皮膚がんの検出、皮膚疾患の一般診断、ほくろの監視の 3 つです。

専門家はアプリを直接テストしたのではなく、使用されたAIの訓練データに関する情報があるかどうか、アプリが科学的研究で検査されているかどうか、アプリの開発者が関与したかどうかなどをチェックした。皮膚科医。

その結果は、特定のアプリに対する推奨または反対の推奨を提供するものではなく、単に最新技術の概要を提供するものです。

トレーニングデータに関する情報はほとんどありません

半分以上のアプリケーションには、AI のトレーニングに使用されるデータに関する情報が不足していました。 情報があるとしても、ほとんどが大まかな説明だけでした。 正確な情報が含まれているアプリは 6 つだけでした。

AIが皮膚疾患をどれだけ正確に検出するかにはトレーニングデータが重要であるため、これは問題になる可能性があります。 サンプル画像が少なすぎるとトレーニングされた場合、間違いが多くなる可能性があります。 肌の色が薄い人の写真のみを対象としてトレーニングされた場合、肌の色が濃い人に対しては精度の低い結果が得られる可能性があります。

科学的研究が欠けている

調査されたアプリのうち、科学雑誌に掲載された研究でレビューされたアプリは 5 つだけでした。 さまざまな皮膚疾患を分析するためのアプリケーション「Aysa」、「Model Dermatology」、「VisualDx」、皮膚がんを検出するための「Skin-Check」アプリ、および皮膚がんを検出するためのアプリ「DermEngine」です。モグラを監視するために使用されます。 後者の場合、研究者らは、それが複数の施設で大規模な臨床試験で検査された唯一のものであることを強調している。

皮膚科医が開発に関与したアプリは 40% 未満です。 研究著者らによると、CE マークを取得しており、欧州連合で正式に承認されているアプリケーションは、「AI Dermatologist: Skin Scanner」と「Skinner: Analyze Your Skin」の 2 つだけです。 ただし、1 つは持っていました 勉強 スイスの研究者らは2022年、CEマークが付いた皮膚科アプリも不正確である可能性があることを示した。 さらに、19 のアプリでは、ユーザーが自分の肌の変化を撮影した写真をどのように処理するかについての情報が不足していました。

開発はまだそこまで来ていない

研究著者らは、モバイルアプリケーションには患者が医療にアクセスしやすくなり、治療が改善される可能性があると強調している。 ただし、現在の開発状況により、リスクが生じ、損害を引き起こす可能性があります。

最近似たような事がありました 専門職協会 ドイツの皮膚科医によって発表されました。 そこではスキンチェックアプリが批判的に見られており、AIソリューションのみに基づいて診断すべきではないというガイドラインを示している。

現在の研究の著者らは、問題に対処するためにいくつかの解決策を提案しています。 彼らはアプリを評価するための標準化された基準を求めています。 さらに、アプリ開発者は透明性を高め、トレーニングデータ、皮膚科医からの入力、および付随する研究に関する情報を開示する必要があります。