論文の概要: SkinGPT: A Dermatology Diagnostic System with Vision Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10691v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 01:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 16:16:50.181686
• Title: SkinGPT: A Dermatology Diagnostic System with Vision Large Language Model
• Title（参考訳）: SkinGPT:視覚大言語モデルを用いた皮膚科診断システム
• Authors: Juexiao Zhou, Xin Gao
• Abstract要約: 皮膚疾患と皮下疾患は、世界中で非致死性疾患の重荷の1つとなっている。 先進的な視覚に基づく大規模言語モデルを用いた皮膚科診断システムであるSkinGPTを提案する。 SkinGPTを使えば、ユーザーは自分の皮膚写真をアップロードして診断することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.314802945091992
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skin and subcutaneous diseases are among the major causes of the nonfatal disease burden worldwide, affecting a significant proportion of the population. However, there are three major challenges in the field of dermatology diagnosis. Firstly, there is a shortage of dermatologists available to diagnose patients. Secondly, accurately diagnosing dermatological pictures can be challenging. Lastly, providing user-friendly diagnostic reports can be difficult. Recent advancements in the field of large language models (LLMs) have shown potential for clinical applications. However, current LLMs have difficulty processing images, and there are potential privacy concerns associated with using ChatGPT's API for uploading data. In this paper, we propose SkinGPT, which is the first dermatology diagnostic system that utilizes an advanced vision-based large language model. SkinGPT is the first system of its kind, incorporating a fine-tuned version of MiniGPT-4 with a vast collection of in-house skin disease images, accompanied by doctor's notes. With SkinGPT, users can upload their own skin photos for diagnosis, and the system can autonomously determine the characteristics and categories of skin conditions, perform analysis, and provide treatment recommendations. The ability to deploy it locally and protect user privacy makes SkinGPT an attractive option for patients seeking an accurate and reliable diagnosis of their skin conditions.
• Abstract（参考訳）: 皮膚と皮下疾患は世界中で非致死性疾患の主な原因の一つであり、人口のかなりの割合に影響を及ぼす。 しかし,皮膚科診断の分野では3つの大きな課題がある。 まず、患者を診断できる皮膚科医が不足している。 第二に、皮膚画像の正確な診断は困難である。 最後に、ユーザフレンドリーな診断レポートの提供は困難である。 近年の大規模言語モデル(LLM)の進歩は臨床応用の可能性を示している。 しかし、現在のLLMは画像の処理が困難であり、ChatGPTのAPIを使ってデータをアップロードする際のプライバシー上の懸念がある。 本稿では,先進的な視覚に基づく大規模言語モデルを用いた皮膚科診断システムであるSkinGPTを提案する。 SkinGPTは、MiniGPT-4の微調整されたバージョンと、医師のメモを添えた大量の社内皮膚疾患画像が組み込まれた最初のシステムである。 SkinGPTを使えば、ユーザーは自身の皮膚写真をアップロードして診断を行うことができ、システムは皮膚の状態の特徴やカテゴリを自律的に決定し、分析を行い、治療勧告を提供することができる。 ローカルにデプロイしてユーザのプライバシを保護することで、skingptは、皮膚状態の正確かつ信頼性の高い診断を求める患者にとって魅力的な選択肢となる。

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