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在非洲的许多国家，皮肤病的诊断面临着巨大的挑战。由于皮肤科医生的严重短缺，许多儿童无法得到及时的治疗。为了解决这一问题，研究人员创建了一个新的深色皮肤色调数据集，旨在通过人工智能技术改善非洲的皮肤病诊断。
这个名为 PASSION 的项目由巴塞尔大学的 Alexander Navarini 教授领导，与马达加斯加、马拉维和几内亚的同事合作完成。该项目在 2024 年的 MICCAI 会议上进行了介绍，展示了如何利用 AI 技术支持这些地区的皮肤病诊断。
深色皮肤图像的重要性
现有的皮肤病图像主要来自欧洲和美国的浅色皮肤类型，这使得 AI 在诊断深色皮肤病变时可能不够准确。为了解决这一问题，研究人员创建了一个包含湿疹、真菌感染等多种常见皮肤病的图像数据库。
这些图像由当地皮肤科医生在 2020 年至 2023 年间拍摄，并获得了患者的同意。数据库中包含了超过 4200 张图像，涉及约 1300 名患者，其中大部分是儿童。
智能手机自我诊断的未来
研究人员设想，未来每个患者都可以使用智能手机拍摄皮肤问题的照片并上传，然后通过 AI 获得治疗建议。这一创新有望大大提高非洲地区皮肤病的诊断效率和准确性。
通过这一新数据集的创建，非洲的皮肤病诊断有望迎来重大突破，为数百万儿童带来更好的医疗保障。
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