論文の概要: Ensemble Deep Learning and LLM-Assisted Reporting for Automated Skin Lesion Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06260v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 08:07:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.071757
• Title: Ensemble Deep Learning and LLM-Assisted Reporting for Automated Skin Lesion Diagnosis
• Title（参考訳）: 自動皮膚病変診断のためのエンサンブル深層学習とLCM支援報告
• Authors: Sher Khan, Raz Muhammad, Adil Hussain, Muhammad Sajjad, Muhammad Rashid,
• Abstract要約: 皮膚科診断のためのAI統合を再定義する統合フレームワークを導入する。 第一に、アーキテクチャ的に多様である畳み込みニューラルネットワークの目的的にヘテロジニアスなアンサンブルは、相補的な診断の視点を提供する。 第2に、診断ワークフローに直接大きな言語モデル機能を組み込んで、分類出力を臨床的に意味のある評価に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9307254086347427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cutaneous malignancies demand early detection for favorable outcomes, yet current diagnostics suffer from inter-observer variability and access disparities. While AI shows promise, existing dermatological systems are limited by homogeneous architectures, dataset biases across skin tones, and fragmented approaches that treat natural language processing as separate post-hoc explanations rather than integral to clinical decision-making. We introduce a unified framework that fundamentally reimagines AI integration for dermatological diagnostics through two synergistic innovations. First, a purposefully heterogeneous ensemble of architecturally diverse convolutional neural networks provides complementary diagnostic perspectives, with an intrinsic uncertainty mechanism flagging discordant cases for specialist review -- mimicking clinical best practices. Second, we embed large language model capabilities directly into the diagnostic workflow, transforming classification outputs into clinically meaningful assessments that simultaneously fulfill medical documentation requirements and deliver patient-centered education. This seamless integration generates structured reports featuring precise lesion characterization, accessible diagnostic reasoning, and actionable monitoring guidance -- empowering patients to recognize early warning signs between visits. By addressing both diagnostic reliability and communication barriers within a single cohesive system, our approach bridges the critical translational gap that has prevented previous AI implementations from achieving clinical impact. The framework represents a significant advancement toward deployable dermatological AI that enhances diagnostic precision while actively supporting the continuum of care from initial detection through patient education, ultimately improving early intervention rates for skin lesions.
• Abstract（参考訳）: 悪性腫瘍は早期発見を必要とするが、現在の診断はサーバ間のばらつきとアクセス格差に悩まされている。 AIは将来性を示しているが、既存の皮膚科のシステムは、均質なアーキテクチャ、皮膚のトーンに偏ったデータセットのバイアス、そして自然言語処理を臨床的意思決定に不可欠なものではなく、別個のホックな説明として扱う断片化されたアプローチによって制限されている。 2つの相乗的革新を通じて、皮膚科診断のためのAI統合を根本的に再定義する統合フレームワークを導入する。 第一に、アーキテクチャ的に多様性のある畳み込みニューラルネットワークの目的的にヘテロジニアスなアンサンブルは、臨床のベストプラクティスを模倣して、専門家レビューのために不一致のケースにフラグを付ける固有の不確実性メカニズムを備えた補完的な診断の視点を提供する。 第2に、診断ワークフローに直接大きな言語モデル機能を組み込んで、分類出力を臨床的に有意義な評価に変換し、同時に医療ドキュメントの要件を満たし、患者中心の教育を提供する。 このシームレスな統合は、正確な病変の特徴、アクセシブルな診断推論、行動可能なモニタリングガイダンスを特徴とする構造化レポートを生成する。 単一の凝集系内の診断信頼性と通信障壁に対処することにより,従来のAI実装が臨床効果を達成できなかった重要な翻訳ギャップを埋める。 このフレームワークは、患者の教育を通じて初期診断からケアの継続を積極的に支援し、最終的に皮膚病変の早期介入率を向上しながら、診断精度を高めながら、デプロイ可能な皮膚科AIに向けて大きな進歩を示す。

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