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。
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