Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mpox-AISM: AI-Mediated Super Monitoring for Mpox and Like-Mpox

論文の概要: Mpox-AISM: AI-Mediated Super Monitoring for Mpox and Like-Mpox

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09780v4
Date: Sun, 16 Jun 2024 02:24:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 13:20:03.808798
Title: Mpox-AISM: AI-Mediated Super Monitoring for Mpox and Like-Mpox
Title（参考訳）: Mpox-AISM: AIによるMpoxとLike-Mpoxのスーパーモニタリング
Authors: Yubiao Yue, Minghua Jiang, Xinyue Zhang, Jialong Xu, Huacong Ye, Fan Zhang, Zhenzhang Li, Yang Li,
Abstract要約: スーパーモニタリング」は人工知能(AI)とインターネット技術を用いたリアルタイム可視化技術である。 mpox-AISMは、ディープラーニングモデル、データ拡張、自己教師型学習、クラウドサービスを統合している。ポックスの診断では94.51%の精度で6種類の同種皮膚障害、正常な皮膚を診断する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.381293390784665
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Swift and accurate diagnosis for earlier-stage monkeypox (mpox) patients is crucial to avoiding its spread. However, the similarities between common skin disorders and mpox and the need for professional diagnosis unavoidably impaired the diagnosis of earlier-stage mpox patients and contributed to mpox outbreak. To address the challenge, we proposed "Super Monitoring", a real-time visualization technique employing artificial intelligence (AI) and Internet technology to diagnose earlier-stage mpox cheaply, conveniently, and quickly. Concretely, AI-mediated "Super Monitoring" (mpox-AISM) integrates deep learning models, data augmentation, self-supervised learning, and cloud services. According to publicly accessible datasets, mpox-AISM's Precision, Recall, Specificity, and F1-score in diagnosing mpox reach 99.3%, 94.1%, 99.9%, and 96.6%, respectively, and it achieves 94.51% accuracy in diagnosing mpox, six like-mpox skin disorders, and normal skin. With the Internet and communication terminal, mpox-AISM has the potential to perform real-time and accurate diagnosis for earlier-stage mpox in real-world scenarios, thereby preventing mpox outbreak.
Abstract（参考訳）: 早期サルポックス(mpox)患者のスイフトと正確な診断は、その拡散を避けるために不可欠である。しかし、一般的な皮膚疾患とmpoxとの類似性や専門的診断の必要性は、早期のmpox患者の診断を必然的に損なうことになり、mpoxの発生に寄与した。この課題に対処するため,我々は,人工知能(AI)とインターネット技術を用いたリアルタイム可視化技術である"Super Monitoring"を提案した。具体的には、AIによる"Super Monitoring"(mpox-AISM)は、ディープラーニングモデル、データ拡張、自己教師型学習、クラウドサービスを統合している。一般にアクセス可能なデータセットによると、mpox-AISMの精密度、リコール、特異度、F1スコアは、それぞれ99.3%、94.1%、99.9%、96.6%に達し、mpoxの診断において94.51%の精度を達成している。インターネットと通信端末により、mpox-AISMは、実際のシナリオにおいて、早期のmpoxのリアルタイムかつ正確な診断を行う可能性があり、mpoxの発生を防止できる。

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