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2025-02-14 05:00:00
昨年12月、国立公衆衛生研究所（RIVM）は、気候変動がオランダの人々の健康に及ぼす影響に関する報告を発表しました1。この報告の結果の1つは、オランダでの皮膚がんの発生率が気候変動の結果として増加する可能性があるということです。それがすでに介護の需要が増加していることに加えて、この皮膚がん症例の数の増加は、ケアのための大きな問題を形成することがあります。幸いなことに、人工知能（AI）はこれからある程度の圧力を受けているようです。 AIアルゴリズムは、皮膚がんの症例（早期）を検出できるため、治療は時間内に開始でき、ケアの需要を制御できます。
多くの場合、皮膚がんは紫外線（UV）放射への過度の曝露によって引き起こされます2。この放射線は太陽から来ており、肉眼では見えません。人はビタミンDを作成するために紫外線を必要としますが、過度の曝露は皮膚の細胞のDNA損傷につながります。そのDNA損傷は癌を引き起こす可能性があります。皮膚がんは1つの病気ではありませんが、さまざまな形で発生します。基底細胞癌（BCC）、扁平上皮癌（PCC）および黒色腫は、最も一般的なタイプの皮膚がんです。
オランダのスコアは不十分です
EU内では、オランダは黒色腫の発生率が最も高い国の1つです3。2022年、デンマークとスウェーデンでメラノーマの症例が増えました。皮膚がんの分野でオランダがそれほどひどく得点する理由は完全には明らかではありません。おそらく、それは北ヨーロッパと西ヨーロッパの多くの人々の明るい肌と、日焼け止めの休暇中に太陽から身を守るためにこれらの国の人々の傾向に関係しています。
黒色腫による死亡のリスクに関して、オランダのスコアは少し良くなります。デンマーク、スウェーデン、クロアチア、ノルウェー、スロベニアでのみ、比較的多くの人々がMelanoom4で死にます。これは、オランダの黒色腫の死亡率がEU平均よりも高いことを意味します。ちなみに、それはオランダの黒色腫の治療の質よりも発生率に関係しているようです。 5年の生存は、オランダでは比較的良好であり、確かに東ヨーロッパ諸国と比較して5。メラノーマはオランダの比較的早い段階でしばしば決定されるため、メラノーマは66を播種する前に除去できるため、この5年の生存率はおそらく非常に良いことです。
北ヨーロッパの若者における黒色腫の発生率は安定しているか減少しているように見えますが、南ヨーロッパと東ヨーロッパの発生率は7つ増加しています。北ヨーロッパのように、西ヨーロッパの黒色腫の発生率はゆっくりと安定しているようです8。残念ながら、気候変動は時々作品にスパナを投げるかもしれません。
より多くの紫外線が期待されます
ここ数十年で、地球の表面のオランダ部分に到達する紫外線の量が増加しています。これには、オゾン層の薄く、大気の質が向上し、オランダよりも雲の量の減少など、いくつかの理由があります。
前世紀の80年代の初めと比較して、現在、約10％の紫外線にさらされています9。気候変動のため、ますます晴れた日があります。地元の太陽の崇拝者にとってはおいしい、彼らの肌にはあまり良くない。全体として、私たちはますます多くの紫外線にさらされ、そのすべての結果が得られます。
ケアの増加
皮膚がんの発生率がさらに増加することは避けられないようです。問題は、ケアシステムに浸水することなく、ケアの需要をどのように収集できるかです。実証済みの方法は、AIによる皮膚がんの検出です。 AIを使用して皮膚がんを早期に検出することにより、多くの一般開業医の相談を防ぐことができます。さらに、早期発見には、皮膚がんの生存に重要な利点があります。これは、オランダですでに得意なことです。市場には、皮膚がんの写真に基づいて皮膚がんがあるかどうかを判断できるさまざまなモバイルアプリケーションがあります。
つまり、皮膚がんのリスクが高い人を特定することにより、皮膚がんの一歩先を行くことを好むでしょう。この知識は標的予防に貢献し、リスクを高める人々に肌を密接に保つ機会を提供します。
エラスムスを勉強します
AIがAIを検出するための有望な機会を提供するという事実は、Erasmus MCの研究者も見つけました。 Xianjing Liuと同僚は、科学雑誌Eclinical MedicinのAIとの顔の写真に基づく皮膚がんのリスクを予測するために、2024年3月に概念実証研究の結果を発表しました。したがって、これは皮膚がんの検出に関するものではなく、将来誰かが皮膚がんになるリスクを予測することです10。
皮膚科医が皮膚がんのリスクを推定すると、このために従来の危険因子を使用します。皮膚がんの場合、これらには、明るい肌、青または緑色の目、ブロンドまたは赤い髪、高齢、特定の妊娠マークの存在が含まれます11。 AIは、肉眼の皮膚科医がまったく知覚できないというリスク要因を含む、より多くの危険因子を考慮することができます。ロッテルダムの研究では、AIが1人の患者を高いリスクとして評価する理由を正確に確認することを可能にするAIメソッドであるAI：AIメソッドで使用されていました。
AIモデルは、40歳以上のロッテルダム地区の20,000人近くの住民が12に参加する人口調査であるErasmus Rotterdam Health Research（ERGO）の参加者の顔の2,810枚の写真で実施されました。比較のために、予測の予測また、皮膚がんの18の確立された危険因子に基づいて作成されました。 5年の追跡期間の後、228人の参加者が皮膚がんと診断されました。何が起こったの？ AIモデルは、実際に、その古典的なリスク評価の方法よりも優れた予測値を持っていました。
奨励された結果が達成されましたが、このAIモデルはまだ一般の人々から解放される準備ができていません。このモデルは、最初に、異なる年齢カテゴリや民族的背景の人々からの、より多様なデータをより多く供給する必要があります。皮膚がんのリスクを正確に予測することは、気候変動によって引き起こされる発生率が予想される予想される増加に伴い、非常に役立つ可能性があります。単純な写真に基づいて皮膚がんのリスクが高いことを学ぶことができれば、日焼けを避けたり、日焼け止め時の皮膚を覆ったり、日焼け止めの潤滑剤を潤滑するなどの予防策を講じることができます。
情報キャンペーン
それまでの間、オランダ政府は、古いファッションの予防戦略に集中したいと考えています。したがって、保健省、福祉、スポーツ省は、皮膚がんの症例を防ぐことを目的として、RIVMに情報キャンペーンの開発を依頼しました。 AIと予防の組み合わせは理想的と思われます。多くのオランダの人々と同様に、AIも休暇をとりたいと思うかもしれません。
参照
1。 リンク
2。 van der Ree et al。、2022。
3。 リンク
4。 リンク
5。 ドイツ、C、マツダ、T、カルロ、V、ヘアウッド、R、マッツ、M、ニクシッチ、M、ボナヴェントゥール、A、バルコフ、M、ジョンソン、CJ、エステーブ、J、オグビーイ、OJ、シルバ、グゼベドE、チェン、w、eser、s、sun、g、stiller、ca.、monnereau、a.、woods、rr。ワーキンググループ。 （リンク））
6。 Coebergh、JWW、Boniol、Mm。、Doré、JF、De Vries、E、EuroCareワーキンググループ。 （リンク））
（Forsea、Am、Marmol、V.、Bailey、EE、Geller、AC、Vries、E。リンク））
7。 （Coeberg、JWW、Holterhues、C.、Hollestein、LM、Pukkala、E.、Holegian、B.、Trygvatóttir、L.、Comber、HH。、Bento、MJ、Diba、CS、Micall、R.、Primicicmiss 、M。、ミシガン州イサルズサザ、Peruch、J.、Marcos-grasa、R.、Galceran、J.、Ardaz、E.、E.、E.、R.、R.、A.、A.、of Vries、e、 Nijsten、T、T、T、Arnold、M.、ヨーロッパ全域で2015年までの相続と説教（2014）（（2014）（リンク））
8。 （Vies、E、Parkin、DM、Coebergh、JWW、Bray、Fi（リンク））
9。 リンク
10。 リンク
11。 リンク
12。 リンク
#AIは写真に基づいてリスクを予測します