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10.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://m.haiwainet.cn/mip/3541581/2018/1019/content_31418521_1.html

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17.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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19.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

20.常见皮肤病AI诊断及智能诊疗平台设计常见皮肤病AI诊断及智能诊疗平台设计,辅助医疗,皮肤镜图像,多模型融合,图像分类识别,微信小程序,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https://read.cnki.net/web/Dissertation/Article/-1024333910.nh.html

21.“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