技術名稱 人工智慧皮膚疾病分類系統
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%。
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
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 
目標訓練AI 降低醫生負擔並藉由減少侵入式檢查來提升診斷品質
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
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