Рак кожи представляет собой серьезную проблему для глобального здравоохранения, что подчеркивает ключевую роль раннего выявления в обеспечении успешного лечения и благоприятных исходов у пациентов. Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) в сочетании с повышением доступности разнообразных медицинских данных проложили путь к более детальному и эффективному подходу к выявлению рака кожи. Это исследование направлено на повышение точности выявления рака кожи за счет плавной интеграции мультимодальных данных, включающих дерматоскопические изображения, клинические метаданные и гистопатологические отчеты, используя возможности методов искусственного интеллекта. В нашем исследовании впервые используется инновационная методология, разработанная для использования синергии, присущей различным источникам данных, тем самым расширяя диагностические возможности моделей искусственного интеллекта. Значимость нашего исследования заключается в продемонстрированном потенциале этого мультимодального подхода к объединению данных. Синергия между дерматоскопическими изображениями, клиническими метаданными и гистопатологическими отчетами продемонстрировала значительное повышение точности и надежности диагностики рака кожи. Этот метод не только улучшает процесс выявления, но и способствует минимизации вероятности ошибочных диагнозов и ненужных вмешательств, что в конечном итоге способствует улучшению ухода за пациентами. Исследуя взаимосвязи различных методов обработки данных, наш подход основывается на взаимодополняющем характере информации, полученной из разных источников. Это не только упрощает процесс выявления, но и способствует минимизации вероятности ошибочных диагнозов и ненужных вмешательств. Поскольку мы ориентируемся в сложном ландшафте диагностики рака кожи, наши результаты подчеркивают преобразующее воздействие мультимодального объединения данных, управляемого искусственным интеллектом, которое открывает новую эру точности и эффективности в дерматологической практике, что имеет последствия для глобального здравоохранения.

выявление рака кожи; мультимодальное объединение данных; искусственный интеллект; дерматоскопические изображения; клинические метаданные; гистопатологические отчеты; точность диагностики; анализ медицинских изображений; машинное обучение.