皮肤影像AI诊断模型

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皮肤病学的AI革命

皮肤病学是一门高度依赖视觉形态的学科，非常适合应用计算机视觉技术。深度卷积神经网络（CNN）在皮肤癌分类任务上已达到甚至超过人类专家的水平。

任务：区分良性痣与恶性黑色素瘤，或识别常见的皮肤病（如湿疹、银屑病）。

模型：ResNet, EfficientNet, InceptionV3

数据集：ISIC Archive（国际皮肤成像协作组织）提供了数万张标注的皮肤镜图像。

任务：在图像中框出病灶位置，或精确勾勒病灶边界（用于ABCD法则分析）。

模型：YOLO, Mask R-CNN, U-Net

趋势：结合临床照片（宏观）和皮肤镜图像（微观），甚至整合患者的元数据（年龄、性别、部位），提高诊断准确率。

        Fitzpatrick肤色偏差：
        目前的公开数据集主要由浅色皮肤（Fitzpatrick I-II型）组成，导致模型在深色皮肤人群中的表现较差。
        这可能加剧医疗不平等。研究者正在努力构建更多样化的数据集（如DDI dataset）。
    

除了疾病诊断，AI技术也被广泛应用于医美和护肤领域：

为了解决医疗数据隐私问题，联邦学习（Federated Learning）允许不同医院在不共享原始数据的情况下共同训练模型，这将打破数据孤岛，构建更健壮的AI诊断系统。