論文の概要: Revamping AI Models in Dermatology: Overcoming Critical Challenges for Enhanced Skin Lesion Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01009v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 06:08:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 14:39:35.076251
• Title: Revamping AI Models in Dermatology: Overcoming Critical Challenges for Enhanced Skin Lesion Diagnosis
• Title（参考訳）: 皮膚科領域におけるaiモデルの改良 : 皮膚病変診断の課題を克服する
• Authors: Deval Mehta, Brigid Betz-Stablein, Toan D Nguyen, Yaniv Gal, Adrian Bowling, Martin Haskett, Maithili Sashindranath, Paul Bonnington, Victoria Mar, H Peter Soyer, Zongyuan Ge
• Abstract要約: 我々は、分散-textbfClinical TriageモデルのオールインワンのtextbfHierarchical-textbfOutを示す。 臨床画像では,階層的予測,アウト・オブ・ディストリビューション画像の警告,皮膚内視鏡の推奨の3つの出力を生成する。 我々の汎用モデルは、病変診断のための貴重な意思決定支援を提供し、医療AI応用の有望な先例を定めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.430482797862926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The surge in developing deep learning models for diagnosing skin lesions through image analysis is notable, yet their clinical black faces challenges. Current dermatology AI models have limitations: limited number of possible diagnostic outputs, lack of real-world testing on uncommon skin lesions, inability to detect out-of-distribution images, and over-reliance on dermoscopic images. To address these, we present an All-In-One \textbf{H}ierarchical-\textbf{O}ut of Distribution-\textbf{C}linical Triage (HOT) model. For a clinical image, our model generates three outputs: a hierarchical prediction, an alert for out-of-distribution images, and a recommendation for dermoscopy if clinical image alone is insufficient for diagnosis. When the recommendation is pursued, it integrates both clinical and dermoscopic images to deliver final diagnosis. Extensive experiments on a representative cutaneous lesion dataset demonstrate the effectiveness and synergy of each component within our framework. Our versatile model provides valuable decision support for lesion diagnosis and sets a promising precedent for medical AI applications.
• Abstract（参考訳）: 画像解析による皮膚病変の診断のためのディープラーニングモデルの開発が急増していることは注目に値する。 現在の皮膚科aiモデルには、診断可能なアウトプットの限られた数、まれな皮膚病変の実際のテストの欠如、分布外画像の検出不能、皮膚鏡画像への過度な依存など、制限がある。 これらに対応するために、分布-\textbf{C}linical Triage (HOT)モデルのAll-In-One \textbf{H}ierarchical-\textbf{O}utを提案する。 臨床画像では, 階層的予測, 分布外画像の警告, 臨床画像だけでは診断に不十分な場合には皮膚鏡検査の推奨の3つの出力を生成する。 推奨が追求されると、臨床像と皮膚内視鏡像を統合して最終診断を行う。 代表的な皮膚病変データセットに対する広範囲な実験により,本フレームワーク内の各成分の有効性と相乗効果が示された。 我々の汎用モデルは、病変診断のための貴重な意思決定支援を提供し、医療AI応用の有望な先例となる。

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