麻省理工学院研讨人员发布的一项研讨表明，皮肤科医师和全科医师在准确确诊深色肤色患者的皮肤病方面面临着相当大的应战。但是，使用人工智能辅佐来处理这一距离具有广阔的前景。这项发表在《自然医学》上的研讨揭示了不同肤色确诊差异的影响，敦促对医学教育和决议方案进程进行实在变革。确诊差异和人工智能辅佐——希望的灯塔在对皮肤病学确诊实践准确性的担忧中，麻省理工学院的研讨人员开始探究形成确诊差异的潜在要素，特别是有关不同肤色的皮肤病的潜在要素。该研讨由西北大学凯洛格管理学院助理教授、该研讨的主要作者马特·格罗(Matt Groh)领导，旨在缩小浅肤色和深色肤色之间确诊准确性的距离。研讨团队与皮肤科医师和全科医师合作，仔细分析了 1,000 多张皮肤病图画，包括一系列肤色和皮肤病状况。这种全面的方法可以详尽地了解医疗保健专业人员在确诊皮肤病（特别是深色肤色）时所面临的应战。研讨人员使用人工智能的力量，引入人工智能辅佐来增强医师的确诊才能。通过对来自皮肤病学教科书和其他可靠来源的很多图画存储的人工智能算法进行练习，该团队企图评估人工智能在前进确诊准确性方面的功效，特别是在深色肤色方面。令人鼓舞的是，结果表明，在人工智能的帮助下，皮肤科医师和全科医师的确诊准确性都有了显着前进。此外，该研讨着重了将人工智能技术融入医疗决议方案进程的重要性，预示着协作医疗的新时代的到来。 AI 算法及其对医学教育的影响 研讨人员开发了根据大约 30,000 张图画进行练习的 AI 算法，包括各种肤色和皮肤病状况。这些算法的使命是将图画分类为特定的皮肤病，然后完成快速、准确的确诊。值得注意的是，人工智能算法的准确率约为 47%，在某些情况下超过了医疗保健专业人员的确诊才能。此外，研讨人员还探究了人工智能算法在人为夸张成功率方面的潜力，并展望了人工智能驱动确诊的未来前进。除了确诊范畴之外，该研讨的结果对医学教育和训练项目也具有深远的影响。尤其，研讨人员着重，皮肤病学教科书和训练材料中缺乏深色肤色的表现是形成确诊差异的潜在要素。这种明显的监督凸显了医学教育迫切需要更大的多样性和包容性，保证医疗保健专业人员有足够的才能来确诊和治疗各种肤色的患者。跟着医疗保健范畴的不断发展，处理确诊差异关于保证所有人享有公平的医疗服务仍然至关重要。跟着人工智能的帮忙将彻底改变医疗确诊，这项研讨为医学教育和实践的变革性变革铺平了路途。但是，仍然存在一些挥之不去的问题：咱们如何保证在不同的医疗保健环境中公平地部署人工智能帮助？应采取哪些措施来促进医学教育和训练方案的包容性？当咱们应对这些复杂性时，有一件事仍然是确认的：人工智能帮助在重塑医疗保健服务的未来方面具有巨大的潜力。
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【美财政部报告：犯罪分子和诈骗者越来越多地转向加密货币】金色财经报道，美国财政部发布了2024年国家洗钱、恐怖主义融资和扩散融资风险评估报告，报告表示犯罪分子、诈骗者和非法行为者越来越多地转向虚拟资产。该部门详细介绍了不良行为者如何通过持续使用现金和越来越多的加密货币来洗钱以进行欺诈、贩毒、人口走私和腐败。美财政部表示，计划在未来几周发布一项战略计划，旨在提供解决这些问题的建议。
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