技術名稱 | 人工智慧皮膚疾病分類系統 | ||
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計畫單位 | 國立臺灣大學 | ||
計畫主持人 | 詹智傑 | ||
技術簡介 | 使用手持裝置拍攝之皮膚病變影像,並以人工智慧模型(AI Model)做多種疾病可能性之辨識,輔助醫生判讀疾病。以病理切片驗證嚴格把關過的皮膚疾病影像,作為訓練及測試資料,並由專業醫師找出影像中病理特徵之處加以標記。本人工智慧模型在測試資料集之辨識準確率超過 90%。 |
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科學突破性 | 本 AI 演算法以病理切片驗證過之皮膚疾病影像做為訓練及測試資料,並採用三種深度學習模型 Inception V3, Inception ResNet V2, NASNet,分別在訓練資料集上訓練出80%以上的準確度,並以模型 Ensemble Voting 的機制,使準確度逼近到 90% 以上 |
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產業應用性 | 很多皮膚疾病很難單靠肉眼診斷須仰賴病理切片的協助 |
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關鍵字 | 人工智慧 醫學影像分析 醫療創新 影像處理 影像辨識 機器學習 深度學習 臨床診斷輔助系統 加權投票 集成算法 |