MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1111/ahg.70010

Медицинская библиотека · Annals of human genetics · 2025

AI-Based Facial Dysmorphism Assessment in Diverse Populations: Advancements and Future Directions.

Li Tung Chao, Wei Lien-Chung

Письмо в редакциюПеревод в очереди

Аннотация

The recent study by Makay et al. significantly advances our understanding of artificial intelligence (AI)-based tools for evaluating facial dysmorphism, particularly within underrepresented populations such as Central African children. This commentary underscores the importance of integrating AI phenotyping technologies with traditional clinical assessments, emphasizing their complementary roles rather than replacement. The commentary further explores methodological enhancements, including the integration of three-dimensional facial analysis, and highlights the necessity for ongoing validation studies in diverse ethnic cohorts to optimize algorithmic precision and clinical applicability. These refinements are essential for improving dysmorphology evaluations globally, particularly in regions with limited genetic healthcare resources.

Для цитирования: Li Tung Chao, Wei Lien-Chung. AI-Based Facial Dysmorphism Assessment in Diverse Populations: Advancements and Future Directions.. Annals of human genetics. 2025. DOI: 10.1111/ahg.70010.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.