研究人员教AI皮肤癌诊断工具如何识别颜色

麦克马斯特肿瘤学研究人员正在利用人工智能的力量来改善有色人种的健康状况。

人工智能已被证明可以准确诊断癌症等皮肤病，但也有局限性。

“在诊断某些有色人种表现不同的皮肤病变时，缺乏多样性是一个真正的问题，”博士 Eman Rezk 解释道。计算科学与工程学院的候选人。

“我们有很多准确的皮肤癌诊断模型，但它们都是根据可用图像进行训练的，而我们知道这些图像并不像应有的那样多样化。因此，人工智能模型永远无法正确诊断非皮肤癌-准确地说是白人人口，”她说。

Rezk 所在的团队开发了一种深度学习工具来分析皮肤图像存储库，以确定这些图像中的肤色分布。该工具显示，现有图像中只有不到 20% 代表非白色皮肤。

“作为工程师，我们希望跳出框框思考，处理一个实际的、可能危及生命的问题。这为我们提供了一个机会，可以产生重大影响并应对与公平、多样性和包容性相关的问题，”韦尔解释道El-Dakhakhni 是计算科学与工程学院的教授，负责监督该项目。

他们开发了一种深度学习算法，可以生成较深肤色的逼真图像，并结合恶性和良性病变的不同肤色和特征。在创建的数据库上训练的计算机模型优于在现有图像上训练的模型，这些图像主要以白色皮肤为特征。

“我们以独特的方式利用生成式人工智能技术来生成新数据并创建一个新的多样化数据库，该数据库经过医学专家的验证，并被证明其诊断准确。此外，我们还展示了该算法如何得出结论。 “人们将看到用于诊断的过程，使他们更容易相信结果。这就是他们通过确保透明度而成为信徒的方式，”El-Dakhakhni 说。

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