Google検索広告を使用した皮膚科画像のクラウドソーシング：現実世界の皮膚状態データセットの作成

Alapfogalmak

Google検索広告を使用して、健康状態の画像を集める方法が効果的であることを示す。

Kivonat

Google検索広告を使用して、アメリカ合衆国のインターネットユーザーから皮膚科条件の画像を集める方法が効果的であることが示されました。この方法により、一般的な皮膚状態の多くが含まれたデータセットが作成されました。データセットは、女性や若い人々がより多く代表されており、米国人口統計に比べて異なる特徴が見られます。さらに、データセットは一般的で最近発生した皮膚状態からなり、他の臨床ソースから得られた既存のデータセットと比較して幅広い分布を持っています。これにより、クラウドソーシング手法は健康研究や医学教育、AIツール開発に新たな可能性をもたらすことが示唆されています。

Statisztikák

受け取った画像は97.5％以上が本物の皮膚状態画像でした。
データセットには10,408枚の画像が含まれており、平均1日あたり22件の提出がありました。
32.6％の貢献者が非白人系民族または人種アイデンティティを報告しました。
89％はアレルギー性・感染性・炎症性条件でした。
eFSTおよびeMST分布はデータセットの地理的起源を反映していました。

Idézetek

"Search ads are effective at crowdsourcing images of health conditions."
"SCIN dataset bridges important gaps in the availability of representative images of common skin conditions."
"Crowdsourcing is an effective and accessible alternative to existing health-system-centric dataset creation methods."

Főbb Kivonatok

Crowdsourcing Dermatology Images with Google Search Ads

by Abbi Ward,Ji... : arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18545.pdf

Mélyebb kérdések

どうしてクラウドソーシング手法は健康システム中心型データセット作成方法に対する有効かつアクセス可能な代替手段と見なされていますか？

クラウドソーシング手法は、従来の臨床研究や医療機関の電子健康記録（EHR）から得られるデータだけでは捉えきれない、早期のヘルスケア過程を反映したデータを収集できる点で重要です。多くの場合、患者のヘルスケアの旅路は診療所や医療機関と最初に出会う時点よりも前から始まっており、臨床源泉から派生したデータは確立された診断前または治療エピソード間に発生する兆候や症状を捕捉しきれません。そのため、クラウドソーシングを活用することで一般市民が直接参加しやすい新しい方法が提供され、幅広く代表的なヘルスデータセットを作成できます。
この方法では、皮膚科領域が特に適しており、個々人が健康問題に直面していることに焦点を当ててリクルートメントが行われます。皮膚条件は身体外部表面にあるため比較的写真撮影しやすく、多くの条件が皮膚科医師によって画像と自己報告された症状情報の組み合わせで診断可能です。

どんな利点や制限事項が考えられますか？

この調査結果から明らかな利点は以下です：

クラウドソーシング手法を使用することで一般市民へ到達しやすく早期段階で彼らと連絡取り合うことが可能。
現実世界でもっとも一般的な皮膚条件の代表的イメージコレクションを作成。
医学教育向け資料・AIツール開発向けリソース提供。
一方制限事項は次の通りです：

ディープラーニング等高度技術必要
検出困難性

この調査結果から得られる知見は将来的な医学教育やAIツール開発にどう役立つ可能性がありますか？

今回得られた知見は以下分野へ応用可能:

医学教育: 多様性豊富・代表的イメージ提供
健康及び人口保護: 季節変動監視・流行予測
AI開発: 公平さ評価・汎化能力評価
これら応用例示唆しますSCIN dataset及びWeb search入口オープン新展望創造.