Revisione di 10 dataset sulle malattie della pelle disponibili per il download

I dati sono il carburante dell’IA in dermatologia

Nell’era dell’intelligenza artificiale, i dati rappresentano la base fondamentale per l’innovazione. Così come il carburante alimenta i motori, i dataset guidano l’addestramento dei modelli di IA, determinandone accuratezza, affidabilità ed efficacia. Quando si sviluppano soluzioni basate sull’IA per il rilevamento delle malattie della pelle—che si tratti di app mobili per la scansione cutanea, piattaforme cloud o software diagnostici—il primo e più essenziale passaggio è la raccolta e la preparazione dei dati. Senza immagini di alta qualità, diversificate e ben etichettate delle condizioni cutanee, anche le reti neurali più avanzate non riusciranno a funzionare efficacemente nelle applicazioni reali.

Questo articolo offre una revisione completa di 10 dataset pubblicamente disponibili sulle malattie della pelle, che possono rappresentare risorse preziose per la ricerca nell’IA. Se sei un data scientist, uno sviluppatore di intelligenza artificiale in ambito sanitario o un imprenditore nel settore della salute digitale, questa guida ti aiuterà a orientarti nel panorama dei dataset dermatologici, a comprenderne punti di forza e limiti e a prendere decisioni informate per lo sviluppo del tuo modello di IA.

Per ciascun dataset analizziamo:

Il numero di immagini e la varietà di condizioni cutanee incluse
La fonte e la qualità dell’etichettatura dei dati
Le tipologie di immagini (cliniche vs. dermoscopiche) e la loro risoluzione
I termini di licenza e l’accessibilità del dataset
I principali vantaggi e svantaggi

Inoltre, esaminiamo perché i dataset pubblicamente disponibili spesso non sono all’altezza delle soluzioni di IA commerciali, affrontando problemi come la scarsa diversità delle immagini, lo squilibrio tra classi e le limitazioni legali. Discutiamo anche i passi fondamentali nello sviluppo dell’IA, tra cui la pre-elaborazione dei dati, l’addestramento del modello, la conformità normativa e la distribuzione.

Infine, presentiamo Skinive.Cloud, un avanzato motore API basato sull’IA per l’analisi della pelle, che offre un’alternativa alla creazione di un modello di IA da zero. Grazie all’accesso a un vasto dataset proprietario con milioni di immagini, alla certificazione CE-Mark e a un’integrazione API Whitelabel fluida, Skinive.Cloud consente alle aziende del settore Skin Health & Beauty di implementare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale con facilità.

Se stai cercando di sviluppare una soluzione di IA per la dermatologia, questo articolo è il punto di partenza ideale. Continua a leggere per scoprire i migliori dataset per il tuo progetto e imparare come accelerare lo sviluppo della tua IA con le tecnologie più avanzate del settore.

Top 10 Dataset Open-Source per le Malattie della Pelle

1. ISIC Archive

URL: ISIC Archive
Numero di immagini: 85.000+
Categorie di malattie: Melanoma, carcinoma basocellulare, carcinoma a cellule squamose e lesioni cutanee benigne
Raccolta & Etichettatura: Dermatologi e oncologi
Tipologia & Qualità immagini: Immagini dermoscopiche ad alta risoluzione
Condizioni d’uso: Gratuito per scopi di ricerca
Punti di forza: Ampio dataset, annotazioni di esperti, ampiamente utilizzato nella ricerca sull’IA
Limitazioni: Classi sbilanciate (più lesioni benigne rispetto ai casi maligni)

2. HAM10000

URL: Kaggle – HAM10000
Numero di immagini: 10.015
Categorie di malattie: 7 condizioni cutanee, tra cui melanoma e dermatofibroma
Raccolta & Etichettatura: Dermatologi
Tipologia & Qualità immagini: Immagini dermoscopiche ad alta risoluzione
Condizioni d’uso: Open-source (Kaggle)
Punti di forza: Dataset ben etichettato con classi bilanciate
Limitazioni: Numero limitato di immagini

3. DermaMNIST

URL: MedMNIST
Numero di immagini: 10.015 (ridimensionate per l’addestramento IA)
Categorie di malattie: 7 condizioni cutanee
Raccolta & Etichettatura: Professionisti medici
Tipologia & Qualità immagini: Immagini dermoscopiche a risoluzione inferiore
Condizioni d’uso: Open-access
Punti di forza: Dataset leggero, ideale per esperimenti rapidi
Limitazioni: Risoluzione inferiore influisce sulla precisione del modello

4. SD-198

URL: Simon Fraser University – SD-198
Numero di immagini: 6.584
Categorie di malattie: 198 condizioni cutanee
Raccolta & Etichettatura: Ricercatori dell’Università di Stanford
Tipologia & Qualità immagini: Immagini cliniche (foto macro)
Condizioni d’uso: Accesso su richiesta
Punti di forza: Grande varietà di condizioni cutanee
Limitazioni: Accesso pubblico limitato

5. PAD-UFES-20

URL: Kaggle – PAD-UFES-20
Descrizione: Dataset dell’Università Federale di Espírito Santo con immagini cliniche reali
Dimensione: 2.298 immagini
Categorie: 8 tipi di malattie cutanee
Annotazioni: Metadati con informazioni demografiche
Disponibilità: Pubblicamente accessibile
Ideale per: Applicazioni generali di IA in dermatologia

6. PH² Dataset

URL: PH² Database
Descrizione: Dataset dermoscopico per l’analisi del melanoma
Dimensione: 200 immagini
Categorie: Melanoma, nevi atipici e nevi benigni
Annotazioni: Maschere di segmentazione pixel-level
Disponibilità: Accessibile su richiesta
Ideale per: Ricerca sulla segmentazione e classificazione del melanoma

7. Derm7pt Dataset

URL: Derm7pt GitHub
Descrizione: Basato sui criteri della checklist a sette punti per il melanoma
Dimensione: 1.011 immagini
Categorie: Melanoma e tumori cutanei non melanomatosi
Annotazioni: Annotazioni dettagliate delle caratteristiche
Disponibilità: Gratuito per scopi di ricerca
Ideale per: IA spiegabile e classificazione basata su caratteristiche specifiche

8. Fitzpatrick 17K

URL: GitHub – Fitzpatrick 17K
Descrizione: Dataset pensato per affrontare la diversità del tono della pelle nei modelli di IA
Dimensione: 16.577 immagini
Categorie: Ampia gamma di condizioni cutanee
Annotazioni: Etichettato in base ai tipi di pelle Fitzpatrick
Disponibilità: Disponibile tramite Google Dataset Search
Ideale per: Ridurre il bias dell’IA nella rilevazione delle malattie della pelle

9. BCN20000

URL: Papers with Code – BCN20000
Descrizione: Dataset per la classificazione del cancro della pelle sviluppato dal Barcelona Supercomputing Center
Dimensione: 26.426 immagini
Categorie: 8 tipi di lesioni cutanee
Annotazioni: Diagnosi effettuate da dermatologi
Disponibilità: Gratuito per uso accademico
Ideale per: Addestramento di modelli IA per la dermatologia clinica

10. SIIM-ISIC Melanoma Classification Dataset

URL: Kaggle – SIIM-ISIC
Descrizione: Dataset ospitato su Kaggle per competizioni di classificazione del melanoma
Dimensione: 33.126 immagini
Categorie: Melanoma vs. lesioni benigne
Annotazioni: Etichette per classificazione binaria
Disponibilità: Disponibile su Kaggle
Ideale per: Benchmarking di modelli IA per la rilevazione del melanoma

▶️ Video: Come Creare un Modello di Machine Learning di Classe Mondiale per la Rilevazione del Melanoma

Se vuoi applicare le tecniche di intelligenza artificiale in dermatologia, guarda il video su YouTube “Come Creare un Modello di Machine Learning di Classe Mondiale per la Rilevazione del Melanoma”. È una risorsa eccellente per approfondire le strategie avanzate di machine learning nella diagnosi delle malattie della pelle.

I Prossimi Passi nello Sviluppo dell’IA per la Dermatologia

Anche con un dataset a disposizione, l’addestramento di un modello di IA richiede:

Preprocessing & Augmentation: Pulizia e standardizzazione delle immagini.
Assunzione di Data Scientist: Professionisti esperti per costruire e ottimizzare i modelli di IA.
Risorse Computazionali: GPU ad alte prestazioni e cloud computing per l’addestramento dei modelli di deep learning.
Sperimentazione Continua: Numerose iterazioni per raggiungere un’accuratezza ottimale.

Una volta completato l’addestramento del modello di IA, il passo successivo è sviluppare un’applicazione mobile, web o desktop con funzionalità di analisi della pelle.

L’intero processo, dalla raccolta dei dataset alla certificazione, può richiedere anni e costare centinaia di migliaia, se non milioni, di dollari…

Perché i Dataset Gratuiti Sono Spesso Insufficienti per l’Addestramento dell’IA?

Sebbene questi dataset pubblicamente disponibili offrano una base solida per la ricerca, spesso risultano inadeguati per applicazioni reali a causa di:

Sbilanciamento dei dati: La maggior parte dei dataset contiene più lesioni benigne che maligne, compromettendo l’addestramento del modello.
Bassa qualità delle immagini: Le risoluzioni variano tra i dataset, limitando la precisione dell’IA.
Diversità limitata: I dataset pubblici spesso mancano di immagini rappresentative di diverse fasce d’età, etnie e tipi di pelle.
Restrizioni legali ed etiche: L’utilizzo di alcuni dataset in applicazioni commerciali può richiedere permessi aggiuntivi.

Per applicazioni commerciali, è spesso necessario raccogliere e etichettare i dati in modo indipendente, garantendo dataset di alta qualità, diversificati e conformi alle normative.

Una Soluzione Più Veloce ed Economica: Skinive.Cloud

Skinive.Cloud offre un’API di analisi della pelle basata sull’intelligenza artificiale con vantaggi significativi:

Basata su un dataset vastissimo (3+ milioni di immagini) verificate da dermatologi e oncologi.
Conformità CE-Mark e GDPR (software di livello medico), pronto per l’uso commerciale.
Soluzione Whitelabel: Personalizzabile facilmente per il tuo brand.
Integrazione API fluida per applicazioni mobile, web e desktop.
Modelli di IA in continuo miglioramento senza costi di sviluppo aggiuntivi.
Costi ridotti: Evita le spese elevate legate allo sviluppo di una soluzione IA proprietaria.

Oltre la Tecnologia: Supporto Esperto per il Tuo Business

Su Skinive, offriamo non solo supporto tecnico, ma anche consulenza aziendale per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi. Abbiamo una vasta esperienza nell’integrazione dell’analisi della pelle basata su IA in vari settori, tra cui:

App per la Salute e la Bellezza (come l’app AI Skin Scanner)
Piattaforme di Telemedicina (Sistemi EMR/EHR)
E-commerce per Prodotti per la Cura della Pelle
Compagnie di Assicurazione
Ospedali e Laboratori Diagnostici
Centri Estetici e SPA

Applicazione Skin Health AI Scanner: per i pazienti

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