Искусственный интеллект совершает значительную революцию в области ухода за кожей. В последние годы технологии искусственного интеллекта вошли во многие сферы повседневной жизни; уход за собой и здоровье кожи также были среди этих областей. Эти системы, способные анализировать большие объемы данных, распознавать изображения и делать прогнозы на основе этой информации, предлагают новаторские приложения в области дерматологии.
Как эксперты по уходу за кожей, мы видим, что системы искусственного интеллекта могут быстро и точно анализировать большие наборы данных. В частности, алгоритм искусственного интеллекта может проанализировать тысячи повреждений кожи за меньшее время и с меньшими затратами, чем дерматолог. Кроме того, он также может предлагать персональные рекомендации по таким темам, как уход за кожей или натуральные маски для ухода за кожей.
Кроме того, благодаря приложениям с поддержкой искусственного интеллекта и чат-роботам пользователи могут получать рекомендации по продуктам, подходящим для их типа кожи, и создавать процедуры ухода. Одним из самых больших преимуществ этой технологии является то, что она способствует оказанию поддержки пациентам в отдаленных районах за счет обмена экспертными знаниями и ограниченными ресурсами.
В этой статье объясняется, как искусственный интеллект используется в области анализа кожи.Впечатляющий показатель успеха 95%Мы проверим, пришло ли оно. Начиная с основ анализа кожи с помощью искусственного интеллекта, мы подробно обсудим технические факторы, которые определяют успех, клиническую интеграцию и будущие разработки.
Основы анализа кожи с помощью искусственного интеллекта
Сегодня технологии анализа кожи быстро переходят от традиционных методов к решениям, поддерживаемым искусственным интеллектом. Благодаря этим технологиям появляются методы анализа нового поколения, которые поддерживают и дополняют работу специалистов по уходу за кожей.
Процесс распознавания изображений с помощью машинного обучения
Анализ кожи с использованием искусственного интеллекта сканирует и интерпретирует поверхностные и подповерхностные особенности кожи с помощью передовой технологии визуализации. Современные системы анализа кожи автоматически сканируют фотографии лица, чтобырезультат за секундымогу предложить. Некоторые системы могут проанализировать все состояние кожи всего за 2 секунды, и этот анализ выполняется с использованием моделей искусственного интеллекта, обученных на базах данных, содержащих более 70 000 изображений профессионального качества.
Эти системы оценивают 8–12 различных показателей здоровья кожи на основе изображений, которые они исследуют, таких как тонкие линии, морщины, повреждение ультрафиолетом, размер пор, текстура, покраснение, пигментация и уровень влажности. Оценка производительности создается путем сравнения полученных данных со сравнительными значениями для конкретного возраста.
Модели глубокого обучения: CNN и трансферное обучение
Глубокое обучение — это область искусственного интеллекта, которая имитирует структуру человеческого мозга. Для анализа кожи особенно используются архитектуры сверточных нейронных сетей (CNN) и долговременной памяти (LSTM). Архитектура CNN состоит из уровней свертки и максимального пула, причем последние уровни соответствуют традиционным многоуровневым сетям.
Метод трансферного обучения обеспечивает эффективную конвергенцию и превосходные результаты за счет передачи информации из предварительно обученных моделей другим. Для классификации поражений кожи используются популярные архитектуры, такие как AlexNet, DenseNet-121, ResNet-18, ResNet-34, SqueezeNet и VGGNet-16. В экспериментах с архитектурой ResNet-34 среднийТочность 87,5%были получены показатель AUC 94% и показатель F 84,5%. Было показано, что модели трансферного обучения повышают уровень классификации на 20% по сравнению с традиционными CNN.
Процесс маркировки и аннотации на изображениях кожи
Аннотации изображений используются для обучения моделей искусственного интеллекта и машинного обучения распознаванию объектов по изображениям. Добавляя к изображениям теги с дополнительной информацией, мы даем возможность компьютерам идентифицировать эти объекты по источникам изображений. Этот процесс обычно выполняется под наблюдением эксперта по аннотациям изображений, чтобы поддерживать высокий уровень качества.
В процессе маркировки данных можно использовать различные типы аннотаций, такие как ограничивающие рамки, многоугольники, маски и ключевые точки. Такие платформы, как инструмент маркировки данных машинного обучения Azure, можно использовать для создания проектов маркировки данных и управления ими. На странице маркировки с поддержкой ML можно запускать модели автоматического машинного обучения, чтобы ускорить задачи маркировки.
Технические факторы, определяющие уровень успеха
Впечатляющий успех систем искусственного интеллекта в области анализа кожи зависит от оптимизации некоторых технических факторов. Правильное сочетание этих факторов существенно повышает точность диагностики.
Качество набора данных: Fitzpatrick Распределение по типам кожи.
Точное представление шкалы типов кожи Fitzpatrick имеет большое значение для успеха моделей анализа кожи. Эта шкала классифицирует цвет кожи человека на шесть категорий в зависимости от ее реакции на ультрафиолет. Эта классификация, которая варьируется от типа I (бледная, веснушчатая кожа) до типа VI (темно-коричневая кожа), имеет решающее значение для обеспечения разнообразия в обучении моделей. В некоторых наборах данных, например.При Fitzpatrick17k, 16 577 клинических изображенийНа этикетках указаны разные типы кожи. Создание сбалансированного набора данных играет решающую роль в обеспечении высокой точности модели для всех типов кожи.
Учебное пособие по модели: количество эпох и меры предосторожности при переоснащении
При обучении модели количество эпох является критически важным параметром, который напрямую влияет на успех. По мере увеличения количества эпох производительность увеличивается, но после определенного момента рост происходит небольшими единицами. Проблема переобучения заключается в том, что модель запоминает обучающие данные и не справляется с тестовыми данными. В одном исследованииМодель обучается на 10 эпохах и 32 размерах пакетов.Риск переобучения снижается. Чтобы избежать переобучения:
- Добавление все более разнообразных данных
- Применение методов регуляризации
- Использование метода k-кратной перекрестной проверки
Показатели точности: точность, полнота и показатель F1.
Основные показатели, используемые для оценки успешности, показывают истинную эффективность модели. Точность — это отношение правильно предсказанных положительных наблюдений к общему количеству предсказанных положительных результатов. Напомним, это соотношение правильно предсказанных положительных наблюдений к истинно положительным, а ложноотрицательные результаты более важны, чем ложноположительные, в таких приложениях, как обнаружение рака. F1-Score представляет собой средневзвешенное значение точности и полноты и обеспечивает более надежную оценку, особенно в несбалансированных наборах данных. В исследованиях по классификации доброкачественного и злокачественного рака кожи точность 88,35% была достигнута при использовании алгоритмов выбора признаков, а точность 86,04% была достигнута, когда алгоритмы выбора признаков не использовались.
Области применения и клиническая интеграция
Технологии искусственного интеллекта радикально меняют процессы диагностики и лечения в дерматологии. Эти технологии поддерживают работу экспертов и позволяют быстрее и точнее предоставлять услуги пациентам.
Обнаружение прыщей, экземы и меланомы
Системы на базе искусственного интеллекта способны с высокой точностью выявлять различные кожные заболевания. Такие приложения, как AI Dermatological, выявляют более 58 кожных заболеваний, включая меланому и рак кожи.С точностью более 97%может поставить диагноз. Эта технология позволяет пользователям всего за 1 минуту узнать, возникла ли тревожная ситуация, поднеся телефон к родинке или образованию на коже. В то же время эти системы могут успешно обнаруживать прыщи, экзему и другие распространенные проблемы с кожей.
Использование на платформах теледерматологии
Теледерматология становится еще более мощной в сочетании с искусственным интеллектом. Эксперты утверждают, что эта технология повышает диагностическую уверенность дерматологов, предоставляющих теледерматологические услуги, расширяет их дифференциальную диагностику, а в некоторых случаях помогает им изменить предварительные диагнозы. Искусственный интеллект, используемый между врачами первичной медико-санитарной помощи и дерматологами, особенно в области вторичной теледерматологии, улучшает сортировку пациентов за счет повышения точности диагностики.Во время пандемии COVID-19эта технология оказалась особенно ценной и была рекомендована как надежный метод.
Интеграция мобильных приложений в реальном времени
Мобильные приложения, разработанные для анализа кожи, облегчают повседневную жизнь. Такие инструменты, как SPOTSCAN+, предлагают бесплатную услугу анализа кожи с использованием искусственного интеллекта, разработанную совместно с дерматологами. Это приложение рекомендует индивидуальные процедуры ухода, подсчитывая и классифицируя проблемы кожи. Аналогичным образом, приложение Skin Genius от L’Oréal может обнаружить 8 распространенных признаков старения кожи с точностью, близкой к оценкам дерматологов, используя алгоритмы искусственного интеллекта, основанные на более чем 30-летних клинических данных. Такие приложения, как Skivy, могут анализировать все типы кожи и выявлять такие проблемы, как прыщи, пятна и морщины.
Общей чертой всех этих приложений является то, что они упрощают пользователям контроль за здоровьем своей кожи и при необходимости предоставляют рекомендации по оказанию экспертной поддержки. Не следует забывать, что системы, поддерживаемые искусственным интеллектом, играют дополняющую роль в работе дерматологов, а не заменяют их.
Улучшения, необходимые для того, чтобы в будущем превысить 95%
Чтобы технологии анализа кожи на основе искусственного интеллекта превзошли нынешний уровень успеха в 95%, необходимы улучшения в нескольких областях. Эти достижения будут иметь ключевое значение для создания более точных результатов и инклюзивных систем.
Использование мультимодальных данных: анализ изображения + образа жизни
На Quantum Orbit Labs мы не оцениваем анализ кожи только по «фото» — ведь кожа является отражением образа жизни.
вот почему Longos Sense система, расширенный анализ изображений, поддерживаемый искусственным интеллектом с данными об образе жизни и привычках объединяет.
Пользователь отвечает на несколько коротких вопросов в приложении:
💧 Сколько воды вы пьете?
☀️ Сколько часов в день вы находитесь на солнце?
😴 Как ваш режим сна?
🍎 Каковы ваши предпочтения в еде?
Эта информация вместе с данными, полученными из изображения кожи мультимодальная модель Это оценивается по. Таким образом, не только внешний вид, но и кожа внутренний баланс Влияющие факторы также включены в анализ.
Это приближение Quantum Orbit Labs личная карта кожи Это дает возможность разобраться в каждом аспекте и предложить действительно эффективные советы по уходу.
Результат: не только объем, проанализированный с точностью 95%, Вы, которого буквально «поняли».
Модельное выступление на темной коже
Сегодняшние модели искусственного интеллекта испытывают серьезные проблемы с производительностью у темнокожих пользователей. В исследованиях, проведенных на темнокожих женщинахА уровень ошибок достиг 34,7%Этот показатель составил всего 0,8% у светлокожих мужчин. Сообщается также, что некоторые приложения осветляют тон кожи темнокожих пользователей. Решение этой проблемы заключается в том, что все производители, включая тех, кто разрабатывает натуральные маски для ухода за кожей, имеют в своих наборах данных сбалансированное представление всех типов кожи по шкале Fitzpatrick.
Переподготовка с использованием клинически проверенных наборов данных
Чтобы повысить точность, важно переобучить модели с использованием клинически проверенных наборов данных. L’Oréal, 20–80 лет из Франции, Китая, Японии, Индии и США.атласы, охватывающие в общей сложности 4000 человекразработано. Кроме того, новые модели были созданы с использованием 4500 селфи-фотографий женщин азиатского, европеоидного и афроамериканского происхождения, сделанных при разном освещении. Такие полные, разнообразные и одобренные дерматологами наборы данных лягут в основу будущих разработок, направленных на предоставление более точных рекомендаций по очищению кожи.
Заключение
Системы анализа кожи с поддержкой искусственного интеллекта теперьВпечатляющий показатель успеха 95%добились революционных успехов в области дерматологии. Способность моделей машинного обучения и глубокого обучения анализировать изображения кожи за считанные секунды открывает уникальные возможности для экспертов по уходу за кожей. При этом системы совершенствуются день ото дня благодаря архитектуре CNN и методам трансферного обучения.
Несомненно, одним из наиболее важных факторов успеха этой технологии было качество наборов данных. Сбалансированное представление распределения типов кожи Fitzpatrick и технические улучшения в обучении модели привели к значительному увеличению показателей точности. Особенно при обнаружении прыщей, экземы и меланомы такие приложения, как AI DermatologieТочность более 97%Приобретение раскрывает потенциал в этой области.
Тем не менее, еще есть возможности для улучшения в таких областях, как улучшение производительности моделей на темной коже и использование мультимодальных данных. Переобучение с использованием клинически проверенных наборов данных может повысить вероятность успеха до более чем 95%.
Как эксперт по уходу за кожей, я должен подчеркнуть, что роль ИИ заключается не в том, чтобы заменить дерматологов, а в том, чтобы поддерживать и дополнять их работу. Эта технология, которая получает все большее распространение на теледерматологических платформах и в мобильных приложениях, позволяет экспертным знаниям охватить более широкую аудиторию. Оно также помогает пользователям оптимизировать свою повседневную жизнь, предоставляя персональные рекомендации по очищению и уходу за кожей.
В результате технологии анализа кожи, поддерживаемые искусственным интеллектом, производят серьезную трансформацию в области дерматологии. Хотя показатель успеха в 95% впечатляет, я прогнозирую, что этот показатель увеличится еще больше в ближайшие годы по мере расширения наборов данных, совершенствования алгоритмов и углубления клинической интеграции. По мере развития технологий станут возможными более точные диагнозы и персонализированные методы лечения в области здоровья кожи. Идеальное сочетание искусственного интеллекта и человеческого опыта будет продолжать формировать будущее ухода за кожей.
Искусственный интеллект — это уже не просто технология — это компаньон, который понимает вашу кожу и предлагает индивидуальные решения.
Quantum Orbit LabsОбъединив науку с балансом природы, он предлагает каждому возможность анализа кожи с помощью искусственного интеллекта с вероятностью успеха 95%.
✨ Longos Sense Проанализируйте свою кожу с помощью устройства всего за несколько секунд, найдите для вас специальные рекомендации по сыворотке и вовремя обеспечьте коже необходимый уход.
Потому что сейчас В уходе за кожей говорят данные, а не интуиция.