論文の概要: SkinGPT-4: An Interactive Dermatology Diagnostic System with Visual
Large Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10691v2
- Date: Thu, 8 Jun 2023 10:32:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 19:12:12.248673
- Title: SkinGPT-4: An Interactive Dermatology Diagnostic System with Visual
Large Language Model
- Title(参考訳): SkinGPT-4:視覚大言語モデルを用いた対話型皮膚科診断システム
- Authors: Juexiao Zhou, Xiaonan He, Liyuan Sun, Jiannan Xu, Xiuying Chen, Yuetan
Chu, Longxi Zhou, Xingyu Liao, Bin Zhang, Xin Gao
- Abstract要約: SkinGPT-4は、先進的な視覚大言語モデルを利用した世界初の対話型皮膚科診断システムである。
我々は、SkinGPTが皮膚疾患の画像の医学的特徴を自然言語で表現できるように、2段階のトレーニングプロセスを構築した。
このシステムは、画像を自律的に評価し、皮膚の状態の特徴とカテゴリを特定し、詳細な分析を行い、インタラクティブな治療勧告を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.883610117019787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Skin and subcutaneous diseases rank high among the leading contributors to
the global burden of nonfatal diseases, impacting a considerable portion of the
population. Nonetheless, the field of dermatology diagnosis faces three
significant hurdles. Firstly, there is a shortage of dermatologists accessible
to diagnose patients, particularly in rural regions. Secondly, accurately
interpreting skin disease images poses a considerable challenge. Lastly,
generating patient-friendly diagnostic reports is usually a time-consuming and
labor-intensive task for dermatologists. To tackle these challenges, we present
SkinGPT-4, which is the world's first interactive dermatology diagnostic system
powered by an advanced visual large language model. SkinGPT-4 leverages a
fine-tuned version of MiniGPT-4, trained on an extensive collection of skin
disease images (comprising 52,929 publicly available and proprietary images)
along with clinical concepts and doctors' notes. We designed a two-step
training process to allow SkinGPT to express medical features in skin disease
images with natural language and make accurate diagnoses of the types of skin
diseases. With SkinGPT-4, users could upload their own skin photos for
diagnosis, and the system could autonomously evaluate the images, identifies
the characteristics and categories of the skin conditions, performs in-depth
analysis, and provides interactive treatment recommendations. Meanwhile,
SkinGPT-4's local deployment capability and commitment to user privacy also
render it an appealing choice for patients in search of a dependable and
precise diagnosis of their skin ailments. To demonstrate the robustness of
SkinGPT-4, we conducted quantitative evaluations on 150 real-life cases, which
were independently reviewed by certified dermatologists, and showed that
SkinGPT-4 could provide accurate diagnoses of skin diseases.
- Abstract(参考訳): 皮膚と皮下疾患は、非致死性疾患の世界的な負担に対する主要な貢献者の中で高く、人口のかなりの部分に影響を及ぼす。
それにもかかわらず、皮膚科診断の分野は3つの大きなハードルに直面している。
第一に、特に農村部では患者を診断できる皮膚科医が不足している。
第二に、皮膚疾患の画像の正確な解釈は大きな課題となる。
最後に、患者フレンドリーな診断レポートの作成は、通常、皮膚科医にとって時間がかかり、労働集約的な作業である。
これらの課題に対処するため,先進的な視覚大言語モデルを用いた世界初の対話型皮膚科診断システムであるSkinGPT-4を提案する。
SkinGPT-4は、皮膚疾患の画像(52,929枚が公開され、プロプライエタリな画像を含む)と臨床概念、医師のノートに基づいて訓練されたMiniGPT-4の微調整版を利用している。
皮膚疾患の画像に自然言語で医学的特徴を表現し,皮膚疾患の種類を正確に診断するための2段階のトレーニングプロセスを設計した。
SkinGPT-4では、ユーザーは独自の皮膚写真をアップロードして診断し、システムは画像の評価を自律的に行い、皮膚の状態の特徴とカテゴリを特定し、詳細な分析を行い、インタラクティブな治療勧告を提供する。
一方、SkinGPT-4の局所展開能力とユーザーのプライバシーへのコミットメントは、皮膚障害の信頼性と正確な診断を求める患者にとって魅力的な選択である。
皮膚gpt-4のロバスト性を示すため,認定皮膚科医が独自に検討した150例の実際の患者を定量的に評価し,皮膚疾患の診断にskingpt-4が有効であることを示した。
関連論文リスト
- UMass-BioNLP at MEDIQA-M3G 2024: DermPrompt -- A Systematic Exploration of Prompt Engineering with GPT-4V for Dermatological Diagnosis [8.083861503550079]
本研究は, 大規模マルチモーダルモデルを統合することで臨床皮膚科の症例を診断するための新しいアプローチを提案する。
GPT-4Vは、検索剤として使用すると、正しい皮膚条件を85%正確に検索することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-27T01:39:05Z) - SkinGEN: an Explainable Dermatology Diagnosis-to-Generation Framework with Interactive Vision-Language Models [52.90397538472582]
SkinGENは、VLMが提供する診断結果から参照デモを生成する、診断から生成までのフレームワークである。
システム性能と説明可能性の両方を評価するために,32人の参加者によるユーザスタディを実施している。
その結果、SkinGENはVLM予測に対するユーザの理解を著しく改善し、診断プロセスへの信頼を高めることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-23T05:36:33Z) - Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary
Task Integration [54.76511683427566]
本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。
この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。
PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T05:16:20Z) - DDI-CoCo: A Dataset For Understanding The Effect Of Color Contrast In
Machine-Assisted Skin Disease Detection [51.92255321684027]
皮膚のトーンと色差効果の相互作用について検討し,色差が皮膚のトーン間のモデル性能バイアスの新たな原因となる可能性が示唆された。
我々の研究は皮膚疾患の検出を改善するために皮膚科のAIに補完的な角度を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T07:45:24Z) - Holistic Evaluation of GPT-4V for Biomedical Imaging [113.46226609088194]
GPT-4Vはコンピュータビジョンのための人工知能の突破口である。
GPT-4Vは,放射線学,腫瘍学,眼科,病理学など16分野にまたがって評価を行った。
以上の結果より,GPT-4Vは異常や解剖学的認識に優れていたが,診断や局所化は困難であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-10T18:40:44Z) - Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for
Multimodal Medical Diagnosis [59.35504779947686]
GPT-4VはOpenAIの最新のマルチモーダル診断モデルである。
評価対象は17の人体システムである。
GPT-4Vは、医用画像のモダリティと解剖学を区別する能力を示す。
疾患の診断と包括的報告作成において重大な課題に直面している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-15T18:32:27Z) - Automatic Facial Skin Feature Detection for Everyone [60.31670960526022]
本研究では,野生の自撮り自撮りのために,さまざまな肌のトーンと年齢群にまたがって機能する顔顔の特徴自動検出法を提案する。
具体的には,肌の色,重度度,照明条件の異なる自撮り画像に対して,アクネ,顔料,ニキビの位置を注釈する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-30T04:52:54Z) - Disparities in Dermatology AI Performance on a Diverse, Curated Clinical
Image Set [10.212881174103996]
現状のAIモデルでは、Diverse Dermatology Imagesデータセットでは、はるかにパフォーマンスが悪くなっている。
皮膚科医は、通常、AIトレーニングやデータセットのテストのために視覚的なラベルを提供するが、暗い肌のトーンや珍しい病気のイメージに悪影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-15T20:33:23Z) - Disparities in Dermatology AI: Assessments Using Diverse Clinical Images [9.767299882513825]
異種皮膚画像データセットでは,最先端の皮膚科AIモデルの性能が著しく低下していることが示される。
DDIデータセットでよく表現されているダークスキンのトーンや異常な病気が、パフォーマンスの低下につながることが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T07:04:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。