論文の概要: Dermacen Analytica: A Novel Methodology Integrating Multi-Modal Large Language Models with Machine Learning in tele-dermatology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14243v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 09:02:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 14:57:51.293615
- Title: Dermacen Analytica: A Novel Methodology Integrating Multi-Modal Large Language Models with Machine Learning in tele-dermatology
- Title（参考訳）: Dermacen Analytica:遠隔皮膚科における多モード大言語モデルと機械学習の統合手法
- Authors: Dimitrios P. Panagoulias, Evridiki Tsoureli-Nikita, Maria Virvou, George A. Tsihrintzis,
- Abstract要約: 我々は,皮膚病変やその他の皮膚疾患の診断プロセスを支援するために,人工知能を活用したシステムと手法を記述し,実装し,評価する。
提案手法は次世代の遠隔皮膚科アプリケーションの開発に有用であることが期待される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.999925939110439
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rise of Artificial Intelligence creates great promise in the field of medical discovery, diagnostics and patient management. However, the vast complexity of all medical domains require a more complex approach that combines machine learning algorithms, classifiers, segmentation algorithms and, lately, large language models. In this paper, we describe, implement and assess an Artificial Intelligence-empowered system and methodology aimed at assisting the diagnosis process of skin lesions and other skin conditions within the field of dermatology that aims to holistically address the diagnostic process in this domain. The workflow integrates large language, transformer-based vision models and sophisticated machine learning tools. This holistic approach achieves a nuanced interpretation of dermatological conditions that simulates and facilitates a dermatologist's workflow. We assess our proposed methodology through a thorough cross-model validation technique embedded in an evaluation pipeline that utilizes publicly available medical case studies of skin conditions and relevant images. To quantitatively score the system performance, advanced machine learning and natural language processing tools are employed which focus on similarity comparison and natural language inference. Additionally, we incorporate a human expert evaluation process based on a structured checklist to further validate our results. We implemented the proposed methodology in a system which achieved approximate (weighted) scores of 0.87 for both contextual understanding and diagnostic accuracy, demonstrating the efficacy of our approach in enhancing dermatological analysis. The proposed methodology is expected to prove useful in the development of next-generation tele-dermatology applications, enhancing remote consultation capabilities and access to care, especially in underserved areas.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の台頭は、医学的な発見、診断、患者管理の分野で大きな可能性を生んでいる。
しかし、すべての医療領域の膨大な複雑さは、機械学習アルゴリズム、分類器、セグメンテーションアルゴリズム、そして最近になって大きな言語モデルを組み合わせたより複雑なアプローチを必要とする。
本稿では,皮膚疾患などの皮膚疾患の診断プロセスを支援するための人工知能を活用したシステムと方法論を皮膚科領域で記述し,実装し,評価する。
このワークフローは、大きな言語、トランスフォーマーベースのビジョンモデル、洗練された機械学習ツールを統合している。
この全体論的アプローチは、皮膚科医のワークフローをシミュレートし、促進する皮膚学的な条件のニュアンスな解釈を達成する。
提案手法は,皮膚条件および関連画像の公開医療ケーススタディを利用した評価パイプラインに埋め込まれたクロスモデル検証手法を用いて評価する。
システム性能を定量的に評価するために、類似性比較と自然言語推論に焦点を当てた高度な機械学習と自然言語処理ツールが採用されている。
さらに、構造化されたチェックリストに基づいて、人間の専門家による評価プロセスを導入し、その結果をさらに検証する。
提案手法は, 文脈的理解と診断精度の両面で, 0.87 の近似(重み付け)スコアを達成できるシステムに実装し, 皮膚学解析の高度化におけるアプローチの有効性を実証した。
提案手法は次世代の遠隔皮膚科アプリケーションの開発,遠隔相談機能の向上,ケアへのアクセス,特に未保存領域において有用であることが期待される。
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