东北大学开发了一种使用智能手机拍摄的图像提取病变的系统。此外，还使用该系统开发了用于评估特应性皮炎并发症 (AD-AI) 的人工智能软件。可以说是在数字环境中长大的“Z世代”的医学五年级学生 Yuta Yanagisawa 是主要开发者。
长期以来，人们一直希望有一个系统，在这个系统中，患者自己可以拍摄他们的皮疹图像，并使用 AI 对其进行分析。
该病变提取系统是使用深度学习开发的，即使是使用智能手机等轻松拍摄的图像，也可以自动聚焦病变并修剪图像。通过使用该系统，可以缓冲除皮疹和背景反射以外的信息等拍摄偏差，即使对于在各种拍摄距离拍摄的图像也可以进行稳定的图像分析。
事实上，使用该病灶提取系统开发的 AD-AI，通过提取病灶的 AI 进行预处理，然后通过 AI 进行两步图像分析，确定疾病。改进了可能检测到的疾病（传染病和恶性肿瘤）与皮炎有关。通过图像判断特应性皮炎的感染和恶变任务验证，系统裁剪的图像和皮肤科医生裁剪的图像判断准确率一样高。
未来，我们的目标是将 AD-AI 实现为普通患者可以使用的应用程序。如果该应用程序可以在患者担心时用智能手机拍摄皮疹照片，并通过 AI 判断是否发生了并发症，那么将实现自我管理医疗和早期发现和诊断疾病。希望早期干预成为可能。
纸张信息：[Journal of Dermatological Science] 基于卷积神经网络的皮肤图像分割模型改进常规和非标准化图片图像中皮肤病的分类
