PubMed دسترسی آزاد

AI Dermatology's Unfulfilled Promise: Why Early Melanoma Detection Remains Unverified.

Tim J Zeuner, Titus J Brinker• 2026• International journal of dermatology
استودیوی صوتی مقاله

پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی

در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…

صوت تولیدشده با هوش مصنوعی است. برای کاربرد علمی یا درمانی، متن و منبع اصلی را بررسی کنید.
خواندن هوشمند فارسی و انگلیسی در حال آماده‌سازی صداهای مرورگر…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت

صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.

چکیده اصلی

A growing number of artificial intelligence (AI) systems for melanoma diagnosis now match dermatologist-level performance. Early detection is a driving factor, yet it is rarely validated beyond aggregate diagnostic accuracy. More targeted studies are necessary so these claims become verifiable and the promise of early detection can actually be delivered to patient care.

نتیجه فارسی

سیستم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص مولانوما عملکردی در سطح متخصصان پوست دارند، اما تأییدیه‌ای برای کارایی تشخیص زودهنگام آن‌ها وجود ندارد. مطالعات هدفمند بیشتری برای اثبات این ادعاها و تحویل وعده تشخیص زودهنگام به مراقبت بیماران مورد نیاز است.

  • سیستم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص مولانوما عملکردی در سطح متخصصان پوست دارند.
  • دقت تشخیصی تجمعی برای تشخیص زودهنگام گزارش شده است، اما این موضوع تایید نشده است.
  • مطالعات هدفمند بیشتری برای اثبات ادعاهای هوش مصنوعی مورد نیاز است.

ترجمه فارسی چکیده

تعداد زیادی از سیستم‌های هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) برای تشخیص مولانوما اکنون عملکردی در سطح متخصص پوست دارند. تشخیص زودهنگام یک عامل محرک است، اما نادر است که فراتر از دقت تشخیصی تجمعی تایید شود. مطالعات هدفمند بیشتری لازم است تا این ادعاها قابل تأیید شوند و وعده تشخیص زودهنگام می‌تواند واقعاً به مراقبت بیمار ارائه شود.

روش پژوهش

در متن ورودی گزارش نشده است.

محدودیت‌ها

در متن ورودی گزارش نشده است.

متن کامل اصلی

نسخه دارای مجوز در منبع علمی در دسترس است.

لینک مستقیم از metadata منبع گرفته شده و در تب جدید باز می‌شود.

باز کردن متن کامل

کلیدواژه‌ها

Breslow thicknessartificial intelligencedermoscopydiagnostic uncertaintyearly detectionexplainable AIhistopathologylongitudinal imagingmachine learningmelanoma
در همین زیرشاخه

مقاله‌های مرتبط

PubMed2027

Global Genomic Surveillance.

Global genomic surveillance has emerged as a foundational pillar of public health in the twenty-first century, enabling real-time tracking of pathogen evolution and informing outbreak response. This chapter examines the strategic architecture of global genomic surveillance, focusing on its application to arboviruses such as chikungunya virus (CHIKV). It explores the integration of genomic data with epidemiological, clinical, and enviro…

PubMed2026

Development and Nationwide Multicentre Evaluation of Guideline-Grounded Large Language Model Chatbots to Support Patient Self-Management and Education in Rheumatology.

Patients with rheumatic diseases have persistent information needs that are not fully addressed in routine care. We developed and evaluated guideline-grounded, large language model (LLM) chatbots to support patient self-management and education in rheumatology.Ten disease-specific chatbots based on German guidelines were co-developed and deployed through 13 rheumatology centres and six patient organisations. Chatbot users rated respons…

PubMed2026

Liability and Standard of Care in AI-Driven Psychiatric Practice: European Viewpoint.

AI is increasingly incorporated into psychiatric triage, risk prediction, passive monitoring, clinical documentation, and patient-facing conversational systems. These applications may improve access, continuity, efficiency, and pattern recognition, but they also redistribute epistemic authority and complicate responsibility when harm occurs. European regulation is developed in relation to market access, data governance, risk management…

PubMed2026

Routine laboratory panels classify internal medicine ICD-10 code groups: comparison with frontier large language models and laboratory-only specialist assessment.

INTRODUCTION: Routine laboratory panels are nearly universal, but the panels' joint information is underused. We evaluated contemporaneous classification of International Statistical Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) code groups from same-encounter laboratory results. METHODS: We developed 17 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) classifiers in 242 648 adult internal medicine encounters using age, sex, and results from …