Fugu-MT 論文翻訳(概要): Skin disease diagnosis using image analysis and natural language processing

論文の概要: Skin disease diagnosis using image analysis and natural language processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04468v1
Date: Mon, 9 May 2022 17:23:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-12 17:44:44.996828
Title: Skin disease diagnosis using image analysis and natural language processing
Title（参考訳）: 画像解析と自然言語処理による皮膚疾患診断
Authors: Martin Chileshe, Mayumbo Nyirenda
Abstract要約: ザンビアでは、開業医が約1700人の患者に診察する医療スタッフが不足している。本研究では,臨床診断プロセスの実行が可能な深層学習モデルを実装した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In Zambia, there is a serious shortage of medical staff where each practitioner attends to about 17000 patients in a given district while still, other patients travel over 10 km to access the basic medical services. In this research, we implement a deep learning model that can perform the clinical diagnosis process. The study will prove whether image analysis is capable of performing clinical diagnosis. It will also enable us to understand if we can use image analysis to lessen the workload on medical practitioners by delegating some tasks to an AI. The success of this study has the potential to increase the accessibility of medical services to Zambians, which is one of the national goals of Vision 2030.
Abstract（参考訳）: ザンビアでは、医療従事者が1つの地区で約1700人の患者に診察し、他の患者は10km以上を旅して基本的な医療サービスにアクセスしている。本研究では,臨床診断プロセスの実行が可能な深層学習モデルを実装した。この研究は、画像分析が臨床診断が可能かどうかを証明する。また、画像分析を使って、AIにタスクを委譲することで、医療従事者の作業負荷を減らすことができるかどうかも理解できます。この研究の成功は、vision 2030の国家目標の一つであるザンビア人に医療サービスのアクセシビリティを高める可能性を秘めている。

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