論文の概要: AICOM-MP: an AI-based Monkeypox Detector for Resource-Constrained
Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14313v1
- Date: Mon, 21 Nov 2022 06:59:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-04 14:07:00.064482
- Title: AICOM-MP: an AI-based Monkeypox Detector for Resource-Constrained
Environments
- Title（参考訳）: AICOM-MP:資源制約環境のためのAIベースのモンキーポックス検出器
- Authors: Tim Tianyi Yang, Tom Tianze Yang, Andrew Liu, Jie Tang, Na An,
Shaoshan Liu, Xue Liu
- Abstract要約: 本稿では,資源制約されたデバイスから撮影した画像を扱うことを目的とした,AIベースのサルポックス検出器であるAICOM-MPを紹介する。
既存のAIベースのサルポックス検出器と比較して、AICOM-MPは最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成した。
AICOM-MPのソースコードとデータセットもオープンソースとして公開しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.025980747648571
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Under the Autonomous Mobile Clinics (AMCs) initiative, we are developing,
open sourcing, and standardizing health AI technologies to enable healthcare
access in least developed countries (LDCs). We deem AMCs as the next generation
of health care delivery platforms, whereas health AI engines are applications
on these platforms, similar to how various applications expand the usage
scenarios of smart phones. Facing the recent global monkeypox outbreak, in this
article, we introduce AICOM-MP, an AI-based monkeypox detector specially aiming
for handling images taken from resource-constrained devices. Compared to
existing AI-based monkeypox detectors, AICOM-MP has achieved state-of-the-art
(SOTA) performance. We have hosted AICOM-MP as a web service to allow universal
access to monkeypox screening technology. We have also open sourced both the
source code and the dataset of AICOM-MP to allow health AI professionals to
integrate AICOM-MP into their services. Also, through the AICOM-MP project, we
have generalized a methodology of developing health AI technologies for AMCs to
allow universal access even in resource-constrained environments.
- Abstract（参考訳）: 自律型モバイルクリニック(autonomous mobile clinics, amcs)のイニシアチブの下で、私たちは、少なくとも先進国(ldc)で医療アクセスを可能にする健康ai技術を開発、オープンソース化し、標準化しています。
AMCを次世代のヘルスケアデリバリープラットフォームとみなす一方、ヘルスAIエンジンは、さまざまなアプリケーションがスマートフォンの使用シナリオを拡張しているように、これらのプラットフォーム上のアプリケーションである。
近年のグローバルなサルポックスの発生に直面した今回の記事では,資源制約されたデバイスから撮影された画像を扱うことを目的とした,AIベースのサルポックス検出器であるAICOM-MPを紹介する。
既存のAIベースのサルポックス検出器と比較して、AICOM-MPは最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成した。
我々は、サルポックススクリーニング技術へのユニバーサルアクセスを可能にするWebサービスとしてAICOM-MPをホストしています。
私たちはまた、aicom-mpのソースコードとデータセットの両方をオープンソース化し、ヘルスaiの専門家がaicom-mpをサービスに統合できるようにしました。
また,AICOM-MPプロジェクトを通じて,資源制約のある環境においても汎用的なアクセスを可能にする,AMCのための健康AI技術を開発する方法論を一般化した。
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