Artificial Intelligence in the Severity Grading of Acne Vulgaris
Smulkstys, Tadas |
Konsultantas / Consultant | |
Recenzentas / Reviewer |
Acne vulgaris (AV) – tai daugiafaktorinis, lėtinis sutrikimas, paveikiantis odos riebalines-plaukų liaukas, kuriuo pasaulyje serga maždaug 10 % žmonių. Tai fenotipiškai polimorfinė liga, pasireiškianti ūminiais ir lėtiniais simptomais, kurie kinta ligos eigoje, todėl jos sunkumo vertinimas yra natūraliai sudėtingas. Pažymėtina, kad nėra aukso standarto AV sunkumo vertinimo skalės – naudojami metodai labai skiriasi: nuo bėrimų skaičiavimo iki bendro įvertinimo ar multimodalinio vaizdinimo. Be to, daugelis esamų skalių pasižymi prastu patikimumu. Dėl to dirbtinis intelektas (DI) gali atlikti svarbų vaidmenį tobulinant esamus vertinimo metodus ir siūlant naujus AV vertinimo sprendimus. Šioje apžvalgoje siekiama išnagrinėti, kokios vertinimo skalės gali būti taikomos DI, kaip skiriasi DI kūrimo ypatumai ir kaip efektyviai DI vertina AV, ypač lyginant su žmogaus vertintojais.
Acne vulgaris (AV) is a multifactorial, chronic disorder affecting the pilosebaceous unit of the skin, with a global prevalence of approximately 10%. It is phenotypically polymorphic, with acute and chronic symptoms that fluctuate over the course of the disease, which makes its severity grading inherently challenging. Notably, no gold standard severity grading scale exists, with methods ranging from lesion counting to global assessment and multi-modal imaging. Additionally, many existing scales demonstrate poor reliability. As such, artificial intelligence (AI) may have a significant role in optimising existing grading methods, as well as offering novel methods of AV grading. This review seeks to investigate what grading scales may be applied by AI, how development characteristics vary between AIs, and how well AI performs in AV grading, especially when compared to human assessors.