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基底细胞癌诊断的一致性。建立适当的标准来训练人工智能工具
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过图像分析开发深度学习模型诊断皮肤病变的激增值得注意。提出了全能的HOT模型，生成层次预测、越界图像警报和对显微镜图像的推荐。实验证明了每个组件的有效性和协同作用。为病变诊断提供决策支持，为医学AI应用设定了先例。
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关键要点
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通过图像分析开发深度学习模型诊断皮肤病变的激增值得注意。
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现有模型在临床应用中存在限制，如诊断输出数量有限和对罕见病变缺乏测试。
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提出的HOT模型生成层次预测、越界图像警报和显微镜图像推荐。
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模型整合临床和显微镜图像以进行最终诊断。
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大量实验验证了模型各组件的有效性和协同作用。
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该模型为病变诊断提供决策支持，并为医学AI应用设定了先例。
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