論文の概要: Exploring the Challenge and Value of Deep Learning in Automated Skin Disease Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03869v1
• Date: Sat, 04 Oct 2025 16:37:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.309194
• Title: Exploring the Challenge and Value of Deep Learning in Automated Skin Disease Diagnosis
• Title（参考訳）: 皮膚疾患自動診断における深層学習の課題と意義
• Authors: Runhao Liu, Ziming Chen, Peng Zhang,
• Abstract要約: 皮膚がんは世界でも最も一般的で致命的ながんの1つである。 深層学習は、自動皮膚疾患診断の精度と効率を高める上で大きな可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.751978246097984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skin cancer is one of the most prevalent and deadly forms of cancer worldwide, which highlights the critical importance of early detection and diagnosis in improving patient outcomes. Deep learning (DL) has shown significant promise in enhancing the accuracy and efficiency of automated skin disease diagnosis, particularly in detecting and evaluating skin lesions and classification. However, there are still several challenges for DL-based skin cancer diagnosis, including complex features, image noise, intra-class variation, inter-class similarity, and data imbalance. By synthesizing recent research, this review discusses innovative approaches to cope with these challenges, such as data augmentation, hybrid models, and feature fusion, etc. Furthermore, the review highlights the integration of DL models into clinical workflows, offering insights into the potential of deep learning to revolutionize skin disease diagnosis and improve clinical decision-making. This article follows a comprehensive methodology based on the PRISMA framework and emphasizes the need for continued advancements to fully unlock the transformative potential of DL in dermatological care.
• Abstract（参考訳）: 皮膚がんは世界中で最も一般的で致命的ながんの1つであり、早期発見と患者の予後改善における診断の重要性を強調している。 深層学習(DL)は,皮膚疾患の自動診断の精度と効率,特に皮膚病変の検出と評価において有望である。 しかし、DLベースの皮膚がん診断には、複雑な特徴、画像ノイズ、クラス内変異、クラス間の類似性、データ不均衡など、いくつかの課題がある。 近年の研究では,データ拡張やハイブリッドモデル,機能融合など,これらの課題に対処するための革新的なアプローチについて論じている。 さらに、このレビューでは、DLモデルの臨床ワークフローへの統合を強調し、深層学習が皮膚疾患の診断に革命をもたらし、臨床的意思決定を改善する可能性についての洞察を提供する。 本稿では, PRISMAフレームワークに基づく包括的方法論を踏襲し, 皮膚科におけるDLの変容の可能性を完全に解き放つための継続的な進歩の必要性を強調した。

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