1.第166期皮肤病数据集:ISIC与AI共促黑色素瘤早期侦测(目标检测展望未来,AI技术将在皮肤科领域发挥更加重要的作用。随着技术的不断成熟和应用场景的拓展,AI将与皮肤科临床工作实现深度融合,为患者带来更加全面、高效、个性化的诊疗服务。 一方面,AI技术将继续优化和完善现有的诊断模型。通过引入更多的数据维度和算法创新,AI系统将能够更准确地识别皮肤病变类型、评估恶性风险,并提供更https://blog.51cto.com/catCode2024/12074838

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5.皮肤病AI产品识别准确率显著提升“落地难”是目前医疗AI产品集体面临的挑战。基于形态学、影像学特征,图像识别技术应用在皮肤病诊疗中有充分发挥的空间,这直接推动着皮肤病人工智能(AI)的发展。截至目前,中国人群皮肤影像资源库项目(CSID)已积累了30万组影像资源;相关AI产品的皮肤肿瘤良恶性识别率达到了91.2%—— https://jiankang.cctv.com/m/a/index.shtml?id=ARTIGTApGm4KXgwCpLr1beKN181018

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11.常见皮肤病AI诊断及智能诊疗平台设计本论文针对皮肤镜的图文报告仍然高度依赖专业知识和诊疗经验,导致医疗资源浪费现象,利用卷积神经网络构建融合模型,实现对常见皮肤病皮肤镜图像的高精度分类识别,以及设计并实现常见皮肤病移动端智能诊疗系统,给医生提供了可实行的途径。为达成上述目标,本文主要做了以下研究: (1)在研究初期,由于实际数据集较少,很难运用https://d.wanfangdata.com.cn/thesis/D03225324

12.人工智能在皮肤病学中的应用及展望2023 人工智能在皮肤病学中的应用及 展望 熊喜喜 鲁严 鲁严 教授 [ 中图分类号] R 751 [ 文献标志码] A doi:10.3969 / j.issn.1003?9198.2023.09.004 随着人工智能( AI) 技术的快速发展,其在医疗领 域的应用也越来越广泛. 在皮肤病学领域中,AI 技术 已经被应用于皮肤影像识别,诊断辅助,治疗方案制 https://www.sylnyx.com/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=12543

13.贾跃亭「现身」国内发表演讲;杨乐昆:生成AI智力不如狗;中国成立「太谷歌推出多项功能:识别皮肤病、模拟试穿衣服 6月 15 日消息,谷歌近日宣布了一系列新的搜索更新,涵盖了旅游规划、服装购物、识别皮肤异常等方面。 现在使用 Google Lens,用户只需将相机对准自己的皮肤拍照,或直接上传已拍摄的照片,谷歌就会找到视觉上相似的图像,帮助用户识别可能存在的皮肤病。 https://www.geekpark.net/news/320727

14.“AI看病”来了?中国首个皮肤病人工智能辅助诊断系统发布5月19日,丁香园、中南大学湘雅二医院(以下简称“湘雅二院”)和大拿科技共同宣布,就皮肤病人工智能辅助诊断达成独家战略合作,并发布由三方联合开发的“皮肤病人工智能辅助诊断系统”。 红斑狼疮识别率超85% 在合作三方中,湘雅二院拥有海量皮肤科临床数据资源,并以陆前进教授领衔的专家团队为皮肤病疾病特征的归纳和疾病诊断https://static.nfapp.southcn.com/content/201705/19/c434682.html

15.智能化皮肤病诊断,AI与远程医疗的完美结合一、AI:智能识别,精准诊断 AI在皮肤病诊断中的应用,主要体现在其强大的图像识别能力。通过深度学习算法,AI可以对皮肤病变的图像进行分析,识别出各种皮肤病的特征,甚至能(脉购CRM)捕捉到肉眼难以察觉的细微变化。比如,对于常见的皮肤癌——黑色素瘤,AI的诊断准确率已经接近甚至超越了专业皮肤科医生。这种智能识别技术,http://zwapi.com/v2/detail.aspx?id=37919