Notice bibliographique
Résumé
Background Recently, deep convolutional neural networks (DCNNs) became of interest as decision support systems for dermoscopic and clinical analysis of skin diseases. Application of artificial intelligence in teledermatology (TD) has been recently reported in several studies as a tool for augmented intelligence. Objective In this session, a critical discussion of the opportunities, limitations, and risks of AI in TD will be presented with special attention to recent published studies. Methods We reviewed the literature in PubMed and EMBASE databases in the period of January 2018 to November 2021 with the search terms of dermatology, skin cancer, deep learning, and AI (review of the Regulation of Medical Devices, EU 2017/745). Results A clear definition of the clinical use of AI in TD has to be considered: primary TD from patients to nurses, primary care physicians or general dermatologists; secondary TD from primary care physicians or nurses to dermatologists; or tertiary TD from dermatologists to hospital dermatologists. In some health models of TD for nurses or primary care physicians, AI assistance can lower the rates of recommending a biopsy or specialist referral, increase self-reported diagnostic confidence, and help to achieve higher diagnostic agreement rates (with dermatologists) in nonreferred cases. The main limitations of the use of AI in TD are the lack of large longitudinal studies, the lack of interpretability of the CNN, biases in the databases and unrepresented dermatological conditions for training, limited representation of different ethnicities, standardization of clinical information and of the images, liability, and privacy issues. How to implement the concept of augmented intelligence in clinical practice with referral TD consultations including structured clinical information and good-quality images will need further research and education among end users. Even if the interface is used for either store-and-forward or live TD, interactive TD is, in principle, straightforward for AI systems, and different TD modalities have particular technological requirements that can reduce their efficacy. Finally, AI systems in TD are under the umbrella of medical device regulatory frames, and specific certification is compulsory. This regulation has the benefit of assuring the quality of the new AI systems and diminishing their risks, but it can simultaneously delay the incorporation of AI tools in clinical practice. Conclusions AI has the potential to improve the results of the technology in different aspects in multiple modalities of TD. However, the evidence is weak, and several barriers and limitations have to be resolved for their integration in clinical practice. Conflicts of Interest None declared.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».