RDEB SCC용 인공 지능 환자 앱

본 연구에서는 열성 이영양성 수포성 표피박리증(RDEB) 피부 사진에서 편평 세포 암종(SCC)을 검출하기 위한 인공 지능 모델을 개발했습니다. 궁극적인 목표는 이 모델을 환자와 의사를 위한 앱에 통합하여 RDEB에서 SCC를 조기에 감지하는 데 도움을 주는 것입니다.

빠르게 전이되는 SCC는 RDEB가 있는 성인의 주요 사망 원인입니다. SCC가 더 빨리 인식될수록 더 쉽게 제거할 수 있고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. AI는 컴퓨터 과학을 활용하여 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행하며 최근 이미지를 기반으로 피부암을 식별하는 데 사용되었습니다. 우리는 현재 SCC의 조기 발견과 만성 상처 및 기타 RDEB 피부 소견과 악성 종양의 구별을 위한 AI 접근법을 개발하고 있습니다. 목표는 RDEB 환자가 피부 이미지를 업로드하고 SCC 있음/없음에 대한 출력을 얻을 수 있는 웹 애플리케이션을 만드는 것입니다. 이것은 의료 전문 지식에 접근하기 어려운 환자와 종종 생검에 대한 두려움 때문에 방문할 때마다 전체 피부 검사를 주저하는 환자에게 특히 유용할 것입니다. 따라서 이 프로젝트는 SCC의 조기 인식을 허용함으로써 환자에게 직접적인 혜택을 줄 것이며 가정용 도구를 제공함으로써 환자와 그 가족에게 힘을 실어줄 것입니다.

지금까지 연구팀은 AI 모델을 개발하고 훈련하기 위해 RDEB의 SCC와 SCC가 없는 RDEB 피부의 전문 이미지(병원 환경에서 의사, 간호사 및 임상 사진가가 촬영한 사진)를 주로 사용했습니다. 실제 환경에서 기대되는 이미지는 대부분 환자나 가족이 휴대폰이나 디지털 카메라로 찍은 사진일 것입니다. 이러한 이미지는 해상도, 초점, 조명 및 배경과 관련하여 서로 다른 속성을 가집니다. 이러한 이미지를 통합하는 것은 모델 개발의 향후 단계(웹 응용 프로그램에 대한 테스트 및 유효성 검사)에서 환자에게 성공하는 데 매우 중요할 것입니다.