Daten sind der Treibstoff für KI in der Dermatologie

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz bilden Daten die entscheidende Grundlage für Innovation. Wie Treibstoff Motoren antreibt, so treiben Datensätze das Training von KI-Modellen und bestimmen deren Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Effektivität. Bei der Entwicklung von KI-gestützten Lösungen zur Hautkrankheitserkennung – sei es in Form von mobilen KI-Hautscanner – Apps, cloudbasierten Plattformen oder Diagnosoftware – ist der erste und wichtigste Schritt die Datensammlung und -vorbereitung. Ohne qualitativ hochwertige, vielfältige und gut beschriftete Bilder von Hauterkrankungen werden selbst die fortschrittlichsten neuronalen Netzwerke in realen Anwendungen nicht effektiv arbeiten können.

Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über 10 öffentlich verfügbare Hautkrankheits-Datensätze, die als wertvolle Ressourcen für die KI-Forschung dienen können. Egal, ob Sie Datenwissenschaftler, Entwickler im Bereich Gesundheits-KI oder Unternehmer im digitalen Gesundheitssektor sind, dieser Leitfaden hilft Ihnen, sich im Bereich der Dermatologie-Datensätze zurechtzufinden, ihre Stärken und Schwächen zu verstehen und fundierte Entscheidungen für die Entwicklung Ihres KI-Modells zu treffen.

Für jeden Datensatz analysieren wir:

• Die Anzahl der Bilder und die Vielfalt der abgedeckten Hauterkrankungen
• Die Quelle und die Qualität der Beschriftungen der Daten
• Die Bildarten (klinisch vs. dermoskopisch) und die Auflösungsqualität
• Die Lizenzbedingungen des Datensatzes und die Zugänglichkeit
• Wichtige Vorteile und Nachteile

Darüber hinaus beleuchten wir, warum öffentlich verfügbare Datensätze oft nicht mit kommerziellen KI-Lösungen mithalten können, einschließlich Problemen wie begrenzter Bilddiversität, Klassenungleichgewichten und rechtlichen Einschränkungen. Wir gehen auch auf die entscheidenden nächsten Schritte in der KI-Entwicklung ein – Datenvorverarbeitung, Modelltraining, regulatorische Compliance und Bereitstellung.

Abschließend stellen wir Skinive.Cloud vor, eine hochmoderne, KI-gestützte API-Engine für Hautanalyse, die eine Alternative zum Aufbau eines KI-Modells von Grund auf bietet. Mit Zugriff auf ein großes proprietäres Datenset von Millionen von Bildern, CE-Kennzeichnung und nahtloser Whitelabel-API-Integration ermöglicht Skinive.Cloud es Unternehmen im Bereich Hautgesundheit & Schönheit, KI-gestützte Hautanalyse-Lösungen schnell, kostengünstig und ohne regulatorische Hürden umzusetzen.

Wenn Sie eine KI-Lösung für die Dermatologie entwickeln möchten, ist dieser Artikel der ideale Einstieg. Lesen Sie weiter, um die besten Datensätze für Ihr Projekt zu entdecken und zu erfahren, wie Sie Ihre KI-Entwicklung mit branchenführender Technologie beschleunigen können.

Top 10 Open-Source Hautkrankheits-Datensätze

1. ISIC Archive

• URL: ISIC Archive
• Anzahl der Bilder: 85.000+
• Krankheitskategorien: Melanom, Basalzellkarzinom, Plattenepithelkarzinom und Gutartige Neubildungen
• Datensammlung & -Beschriftung: Dermatologen und Onkologen
• Bildtyp & Qualität: Hochauflösende dermoskopische Bilder
• Nutzungsbedingungen: Kostenlos für Forschungszwecke
• Stärken: Großer Datensatz, Expertenannotations, weit verbreitet in der KI-Forschung
• Einschränkungen: Unausgeglichene Klassen (mehr gutartige Läsionen als bösartige Fälle)

2. HAM10000

• URL: HAM10000 auf Kaggle
• Anzahl der Bilder: 10.015
• Krankheitskategorien: 7 Hauterkrankungen, darunter Melanom und Dermatofibrom
• Datensammlung & -Beschriftung: Dermatologen
• Bildtyp & Qualität: Hochauflösende dermoskopische Bilder
• Nutzungsbedingungen: Open-Source (Kaggle)
• Stärken: Gut beschrifteter Datensatz mit ausgewogenen Klassen
• Einschränkungen: Begrenzte Anzahl an Bildern

3. DermaMNIST

• URL: DermaMNIST
• Anzahl der Bilder: 10.015 (für KI-Training verkleinert)
• Krankheitskategorien: 7 Hauterkrankungen
• Datensammlung & -Beschriftung: Medizinische Fachkräfte
• Bildtyp & Qualität: Niedrigauflösende dermoskopische Bilder
• Nutzungsbedingungen: Open-Access
• Stärken: Leichter Datensatz, ideal für schnelle Experimente
• Einschränkungen: Niedrigere Bildauflösung beeinträchtigt die Modellgenauigkeit

4. SD-198

• URL: SD-198
• Anzahl der Bilder: 6.584
• Krankheitskategorien: 198 Hauterkrankungen
• Datensammlung & -Beschriftung: Forscher der Stanford University
• Bildtyp & Qualität: Klinische Bilder (Makrofotos)
• Nutzungsbedingungen: Anfragebasierter Zugang
• Stärken: Große Vielfalt an Hauterkrankungen
• Einschränkungen: Eingeschränkter öffentlicher Zugang

5. PAD-UFES-20

• URL: PAD-UFES-20 auf Kaggle
• Beschreibung: Ein Datensatz der Federal University of Espírito Santo mit realen klinischen Bildern.
• Größe: 2.298 Bilder
• Kategorien: 8 Hautkrankheiten
• Annotationen: Metadaten mit demografischen Informationen
• Verfügbarkeit: Öffentlich verfügbar
• Bestens geeignet für: Allgemeine dermatologische KI-Anwendungen

6. PH^2 Dataset

• URL: PH^2 Dataset
• Beschreibung: Ein dermoskopischer Datensatz zur Melanom-Analyse
• Größe: 200 Bilder
• Kategorien: Melanom, atypische Nävi und gutartiger Nävus
• Annotationen: Pixel-genaue Segmentierungsmaske
• Verfügbarkeit: Auf Anfrage verfügbar
• Bestens geeignet für: Segmentierung und Melanomklassifikation

7. Derm7pt Dataset

• URL: Derm7pt Dataset
• Beschreibung: Fokus auf die Sieben-Punkte-Melanom-Checkliste
• Größe: 1.011 Bilder
• Kategorien: Melanom und nicht-melanom Hautkrebs
• Annotationen: Detaillierte Merkmalsannotation
• Verfügbarkeit: Kostenlos für Forschungszwecke
• Bestens geeignet für: Erklärbare KI und merkmalsbasierte Klassifikation

8. Fitzpatrick 17K

• URL: Fitzpatrick 17K
• Beschreibung: Ein Datensatz zur Berücksichtigung der Hauttönediversität in KI-Modellen
• Größe: 16.577 Bilder
• Kategorien: Umfasst eine Vielzahl von Hauterkrankungen
• Annotationen: Beschriftet mit Fitzpatrick-Hauttypen
• Verfügbarkeit: Verfügbar über Google Dataset Search
• Bestens geeignet für: Reduzierung von KI-Bias in der Hautkrankheitserkennung

9. BCN20000

• URL: BCN20000
• Beschreibung: Ein Datensatz zur Hautkrebs-Klassifikation entwickelt vom Barcelona Supercomputing Center
• Größe: 26.426 Bilder
• Kategorien: 8 Hautläsionstypen
• Annotationen: Diagnosen von Dermatologen
• Verfügbarkeit: Kostenlos für akademische Zwecke
• Bestens geeignet für: KI-Modelltraining in der klinischen Dermatologie

10. SIIM-ISIC Melanoma Classification Dataset

• URL: SIIM-ISIC Melanoma Classification Dataset
• Beschreibung: Ein Kaggle-gehosteter Datensatz für Melanom-Klassifikationswettbewerbe
• Größe: 33.126 Bilder
• Kategorien: Melanom vs. gutartige Läsionen
• Annotationen: Binäre Klassifikationsetiketten
• Verfügbarkeit: Auf Kaggle verfügbar
• Bestens geeignet für: Benchmarking von KI-Modellen in der Melanom-Erkennung

▶️ Video: Wie man ein Weltklasse-ML-Modell zur Melanom-Erkennung entwickelt

Wenn Sie KI-Techniken in der Dermatologie anwenden möchten, schauen Sie sich das YouTube-Video „Wie man ein Weltklasse-ML-Modell zur Melanom-Erkennung entwickelt“ an. Es ist eine ausgezeichnete Ressource, um mehr über fortgeschrittene Machine-Learning-Strategien in der Diagnose von Hautkrankheiten zu lernen.

Die nächsten Schritte in der KI-Entwicklung für die Dermatologie

Selbst mit einem Datensatz erfordert das Training eines KI-Modells:

• Vorverarbeitung & Augmentierung: Bereinigung und Standardisierung der Bilder.
• Einstellung von Datenwissenschaftlern: Qualifizierte Fachleute, die KI-Modelle entwickeln und optimieren.
• Rechenressourcen: Hochleistungs-GPUs und Cloud-Computing für das Training von Deep-Learning-Modellen.
• Kontinuierliche Experimente: Mehrere Iterationen, um optimale Genauigkeit zu erreichen.

Sobald das KI-Modell trainiert ist, besteht der nächste Schritt darin, eine mobile, web- oder Desktop-Anwendung mit Hautanalyse-Funktionalität zu entwickeln. Bevor das Produkt jedoch auf den Markt kommt, muss es strenge medizinische Zertifizierungsprozesse durchlaufen, einschließlich der CE-Kennzeichnung, FDA-Zulassung, ISO 13485, HIPAA, GDPR… um die Konformität als Medizinprodukt sicherzustellen.

Der gesamte Prozess, von der Datensammlung bis zur Zertifizierung, kann Jahre dauern und Hunderte von Tausenden oder sogar Millionen von Dollar kosten…

Warum freie Datensätze oft unzureichend für das KI-Training sind

Obwohl diese öffentlich verfügbaren Datensätze eine solide Grundlage für die Forschung bieten, reichen sie in realen Anwendungen oft nicht aus, aufgrund von:

• Datenungleichgewicht: Die meisten Datensätze enthalten mehr gutartige Läsionen als bösartige Fälle, was das Modelltraining beeinflusst.
• Niedrige Bildqualität: Viele Datensätze haben unterschiedliche Auflösungen, was die Genauigkeit der KI einschränkt.
• Begrenzte Vielfalt: Öffentliche Datensätze enthalten oft nicht genügend Bilder aus verschiedenen Altersgruppen, Ethnien und Hauttypen.
• Rechtliche und ethische Einschränkungen: Die Verwendung einiger Datensätze in kommerziellen Anwendungen kann zusätzliche Genehmigungen erfordern.

Für kommerzielle Anwendungen ist es häufig notwendig, Daten selbst zu sammeln und zu beschriften, um sicherzustellen, dass die Datensätze von hoher Qualität, vielfältig und rechtlich konform sind.

Eine schnellere und kostengünstigere Lösung: Skinive.Cloud

Skinive.Cloud bietet eine KI-gestützte Hautanalyse-API mit erheblichen Vorteilen:

• Aufgebaut auf einem riesigen Datensatz (mehr als 3 Millionen Bilder), verifiziert von Dermatologen und Onkologen.
• CE-Kennzeichnung und GDPR-konform (Medizinsoftware in klinischer Qualität), bereit für die kommerzielle Nutzung.
• Whitelabel-Lösung: Einfach anpassbar für Ihre Marke.
• Nahtlose API-Integration in mobile, web- und Desktop-Anwendungen.
• Ständig verbesserte KI-Modelle ohne zusätzliche Entwicklungskosten.
• Kostenwirksam: Vermeiden Sie die hohen Kosten für die Entwicklung einer eigenen KI-Lösung.

Über die Technologie hinaus: Expertenunterstützung für Ihr Geschäft

Bei Skinive bieten wir nicht nur technische Unterstützung, sondern auch Geschäftskonsultationen, um Ihnen zu helfen, Ihre Ziele zu erreichen. Wir verfügen über umfangreiche Erfahrung in der Integration von KI-gestützter Hautanalyse in verschiedene Branchen, darunter:

• Gesundheits- und Schönheits-Apps (wie AI Skin Scanner-App)
• Telemedizin-Plattformen (EMR/EHR-Systeme)
• E-Commerce für Hautpflegeprodukte
• Versicherungsunternehmen
• Krankenhäuser & Diagnoselabore
• Schönheitskliniken & SPAs

Starten Sie noch heute Ihre KI-gestützte Hautanalyse-Reise

Anstatt Jahre mit Forschung, Entwicklung und Zertifizierung zu verbringen, können Sie Skinive.Cloud noch heute integrieren und eine KI-gestützte Hautanalyse-Lösung schneller und kostengünstiger auf den Markt bringen.

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