AI助力偏远地区皮肤癌诊断突破

一位来自爱丁堡赫瑞瓦特大学数学与计算机科学学院的博士研究生 Tess Watt 正在利用人工智能技术，为偏远地区患者提供更及时、有效的皮肤疾病诊断服务，尤其是皮肤癌的早期检测。她开发的AI工具旨在减少对皮肤科医生的依赖，使患者能够在家中自行监测皮肤状况，从而缩短诊断延迟。 该技术基于低成本的Raspberry Pi设备，能够在没有网络连接的情况下运行，具备便携性和高效性。患者只需使用连接到该设备的小型相机拍摄皮肤病变部位，AI便可实时分析图像，并与大量皮肤病变数据库进行比对，给出初步诊断结果，随后将信息传递给当地全科医生，制定治疗方案。目前该工具的准确率已达85%，团队希望借助更先进的机器学习模型进一步提升。 Watt的研究是首个将AI医疗诊断应用于偏远社区的项目，目前正与苏格兰国家医疗服务体系（NHS Scotland）商讨伦理审批，计划在未来一到两年内启动试点项目。长期目标是先在苏格兰偏远地区推广，再扩展至全球医疗资源匮乏的地区，尤其适合行动不便或无法前往医院的患者。 她的研究灵感来源于此前在可及性翻译技术方面的工作，结合当前在微型机器学习领域的研究，她关注的是AI在医学中尚未被充分探索的应用方向。尽管该技术尚未在真实医疗环境中应用，但其对缓解英国医疗系统资源紧张具有现实意义。 赫瑞瓦特大学计算机科学副教授 Christos Chrysoulas 表示，医疗AI设备必须具备独立运行能力，确保在没有网络的情况下仍能正常工作，并在故障时安全运行，保障患者服务不中断。这项研究是该校健康与医疗技术全球研究所（GRI）的一部分，致力于解决全球重大健康问题，如传染病和抗生素耐药性等。