HealthDay; 2022 Jan 31

SEGUNDA-FEIRA, 31 de janeiro de 2022 (HealthDay News) — Um novo algoritmo de aprendizado multimodal pode realizar a classificação multilabel de lesões de pele, de acordo com um estudo publicado na edição de fevereiro da Medical Image Analysis .

Peng Tang, da Universidade Técnica de Munique, e colegas propuseram um novo algoritmo de aprendizado multimodal de dois estágios para classificação multirrótulo de doenças de pele. Um FusionNet, que explora e integra a representação de imagens clínicas e dermatoscopia no nível de recursos, foi construído na primeira etapa; um Esquema de Fusão 1 foi usado para conduzir a fusão de informações no nível de decisão. Para incorporar ainda mais os metadados dos pacientes, foi proposto um Fusion Scheme 2, que integra as informações preditivas multilabel da primeira etapa e as informações dos metadados dos pacientes. O diagnóstico final foi formado pela fusão das previsões de ambas as etapas. O algoritmo foi avaliado no conjunto de dados da lista de verificação de 7 pontos para classificação multirrótulo de doenças de pele.

Os pesquisadores descobriram que o primeiro estágio do FusionM4Net proposto alcançou uma precisão média de 75,7% para tarefas de multiclassificação e 74,9% para tarefas de diagnóstico, sem usar os metadados do paciente; isso foi mais preciso do que outros métodos. O segundo estágio do FusionM4Net, que incluiu metadados de pacientes, aumentou a precisão média para 77,0% e a precisão diagnóstica para 78,5%.

“O uso clínico rotineiro futuro de algoritmos com alta precisão diagnóstica pode ajudar a garantir que doenças raras também sejam detectadas por médicos menos experientes e pode mitigar decisões afetadas por estresse ou fadiga”, disse um coautor em comunicado.

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