Kožni melanom je ena najnevarnejših oblik kožnega raka, katerega zgodnje odkritje bistveno poveča možnosti za preživetje. Tradicionalne diagnostične metode, kot sta klinični pregled in dermatoskopija, so zanesljive, a subjektivne in odvisne od izkušenosti zdravnika. Napredek na področju umetne inteligence, zlasti globokega učenja, ponuja nove možnosti za avtomatizirano, natančno in hitrejšo diagnostiko kožnega melanoma. Modeli globokih nevronskih mrež, usposobljeni na obsežnih slikovnih zbirkah, so že dosegli primerljivo ali celo boljšo natančnost kot dermatologi. Kljub obetavnim rezultatom pa ostajajo številni izzivi, kot so neuravnoteženi podatki, pomanjkanje metapodatkov, etične dileme in težave pri prenosu modelov v klinično prakso. Integracija genetskih in kliničnih podatkov pacientov ter razvoj lahkih in robustnih arhitektur lahko pripomoreta k bolj personalizirani in široko dostopni obravnavi pacientov s pomočjo naprednih »deep-learning« metod. Namen tega pregleda je predstaviti splošne pristope globokega učenja v dermatoskopiji kožnega melanoma, oceniti njihovo učinkovitost ter izpostaviti ključne prednosti, izzive in priložnosti za klinično uporabo.

Pravice

URN

URN:NBN:SI:DOC-1V0O29TQ

COBISSID

248534275

Objavljeno

09.12.2025

Metapodatki

Citiranje

APA:

Joveski, Luka (2025). Diagnostika melanoma z novimi "deep-learning" metodami. Placebo, številka 4, str. 67-70. URN:NBN:SI:DOC-1V0O29TQ from http://www.dlib.si

MLA:

Joveski, Luka. "Diagnostika melanoma z novimi "deep-learning" metodami." Placebo številka 4 (2025) str. 67-70.
<http://www.dlib.si/?URN=URN:NBN:SI:DOC-1V0O29TQ>