Данные — топливо для искусственного интеллекта в дерматологии

В эпоху искусственного интеллекта данные являются ключевой основой для инноваций. Подобно тому, как топливо питает двигатель, наборы данных обеспечивают обучение моделей ИИ, определяя их точность, надежность и эффективность. При создании решений на основе ИИ для выявления кожных заболеваний — будь то мобильные приложения AI Skin Scanner, облачные платформы или диагностическое программное обеспечение — первым и наиболее важным этапом является сбор и подготовка данных. Без качественных, разнообразных и тщательно размеченных изображений кожных заболеваний даже самые передовые нейронные сети не смогут эффективно работать в реальных условиях.

В этой статье представлен подробный обзор 10 общедоступных наборов данных по кожным заболеваниям, которые могут стать ценными ресурсами для исследований в области искусственного интеллекта. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, разработчиком ИИ в сфере здравоохранения или предпринимателем в области цифрового здоровья, это руководство поможет вам разобраться в доступных дерматологических датасетах, понять их сильные и слабые стороны, а также принять взвешенные решения при разработке моделей ИИ.

Для каждого набора данных мы анализируем:

• Количество изображений и разнообразие охваченных кожных заболеваний
• Источник данных и качество разметки
• Типы изображений (клинические vs. дермоскопические) и их разрешение
• Лицензионные условия и доступность набора данных
• Ключевые преимущества и недостатки

Кроме того, мы рассматриваем, почему общедоступные наборы данных часто уступают коммерческим ИИ-решениям. Среди ключевых проблем — ограниченное разнообразие изображений, дисбаланс классов и юридические ограничения. Мы также обсуждаем важнейшие этапы разработки ИИ: предобработку данных, обучение моделей, соответствие нормативным требованиям и развертывание решений.

Наконец, мы представляем Skinive.Cloud — передовой API-движок для анализа кожи на основе искусственного интеллекта. Он предоставляет альтернативу созданию ИИ-модели с нуля, предлагая доступ к собственной базе из миллионов изображений, сертификацию CE-Mark и удобную интеграцию через Whitelabel API. Это позволяет компаниям в сфере здоровья и красоты кожи легко внедрять ИИ-аналитику в свои решения.

Если вы планируете разработать ИИ-решение для дерматологии, эта статья станет вашим отправным пунктом. Читайте дальше, чтобы узнать о лучших наборах данных для вашего проекта и понять, как ускорить разработку ИИ с помощью передовых технологий отрасли.

Топ-10 открытых наборов данных по кожным заболеваниям

1. ISIC Archive

• URL: ISIC Archive
• Количество изображений: 85 000+
• Категории заболеваний: Меланома, базальноклеточный рак, плоскоклеточный рак, доброкачественные новообразования
• Сбор и разметка данных: Дерматологи и онкологи
• Тип и качество изображений: Дермоскопические изображения высокого разрешения
• Условия использования: Бесплатно для исследований
• Преимущества: Большой объем данных, экспертная разметка, широко используется в ИИ-исследованиях
• Ограничения: Дисбаланс классов (больше доброкачественных случаев, чем злокачественных)

2. HAM10000

• URL: HAM10000 на Kaggle
• Количество изображений: 10 015
• Категории заболеваний: 7 видов кожных патологий, включая меланому и дерматофиброму
• Сбор и разметка данных: Дерматологи
• Тип и качество изображений: Дермоскопические изображения высокого разрешения
• Условия использования: Открытый доступ (Kaggle)
• Преимущества: Хорошо размеченный датасет с балансом классов
• Ограничения: Небольшое количество изображений

3. DermaMNIST

• URL: MedMNIST
• Количество изображений: 10 015 (уменьшенные для обучения ИИ)
• Категории заболеваний: 7 типов кожных состояний
• Сбор и разметка данных: Медицинские специалисты
• Тип и качество изображений: Дермоскопические изображения низкого разрешения
• Условия использования: Открытый доступ
• Преимущества: Компактный набор данных, удобен для быстрых экспериментов
• Ограничения: Низкое разрешение снижает точность модели

4. SD-198

• URL: SFU Dermatology Dataset
• Количество изображений: 6 584
• Категории заболеваний: 198 кожных патологий
• Сбор и разметка данных: Исследователи Стэнфордского университета
• Тип и качество изображений: Клинические изображения (макрофотографии)
• Условия использования: Доступ по запросу
• Преимущества: Широкий охват заболеваний
• Ограничения: Ограниченный публичный доступ

5. PAD-UFES-20

• URL: PAD-UFES-20 на Kaggle
• Описание: Датасет Федерального университета Эспириту-Санту с реальными клиническими изображениями
• Размер: 2 298 изображений
• Категории: 8 типов заболеваний
• Аннотации: Метаданные с демографической информацией
• Доступность: Общедоступный
• Лучше всего подходит для: Общих ИИ-приложений в дерматологии

6. PH² Dataset

• URL: PH² Database
• Описание: Дермоскопический датасет для анализа меланомы
• Размер: 200 изображений
• Категории: Меланома, атипичные невусы и доброкачественные невусы
• Аннотации: Маски для сегментации на уровне пикселей
• Доступность: Доступ по запросу
• Лучше всего подходит для: Исследований по сегментации и классификации меланом

7. Derm7pt Dataset

• URL: GitHub
• Описание: Датасет, основанный на семи критериях диагностики меланомы
• Размер: 1 011 изображений
• Категории: Меланома и немеланомные поражения кожи
• Аннотации: Детализированные аннотации по диагностическим признакам
• Доступность: Бесплатно для исследовательских целей
• Лучше всего подходит для: Интерпретируемых ИИ-моделей и классификации на основе признаков

8. Fitzpatrick 17K

• URL: GitHub
• Описание: Датасет для учета тонов кожи в ИИ-моделях
• Размер: 16 577 изображений
• Категории: Широкий спектр кожных состояний
• Аннотации: Размечен по типам кожи по шкале Фитцпатрика
• Доступность: Доступен через Google Dataset Search
• Лучше всего подходит для: Снижения предвзятости ИИ в диагностике кожных заболеваний

9. BCN20000

• URL: Papers with Code
• Описание: Датасет для классификации рака кожи, разработанный Барселонским центром суперкомпьютеров
• Размер: 26 426 изображений
• Категории: 8 типов кожных поражений
• Аннотации: Диагностировано дерматологами
• Доступность: Бесплатно для академического использования
• Лучше всего подходит для: Обучения ИИ-моделей для клинической дерматологии

10. SIIM-ISIC Melanoma Classification Dataset

• URL: Kaggle
• Описание: Датасет на Kaggle, предназначенный для задач классификации меланом
• Размер: 33 126 изображений
• Категории: Меланома vs. доброкачественные поражения
• Аннотации: Бинарные метки классификации
• Доступность: Доступен на Kaggle
• Лучше всего подходит для: Бенчмаркинга ИИ-моделей в детекции меланом

▶️ Видео: Как создать первоклассную ML-модель для выявления меланомы

Если вы хотите применять методы искусственного интеллекта в дерматологии, посмотрите YouTube-видео «Как создать первоклассную ML-модель для выявления меланомы«. Это отличный ресурс для изучения передовых стратегий машинного обучения в диагностике кожных заболеваний.

Следующие шаги в разработке ИИ для дерматологии

Даже имея доступ к набору данных, успешное обучение модели ИИ требует:

• Предобработки и аугментации данных: Очистки и стандартизации изображений.
• Найма специалистов по данным: Опытных дата-сайентистов для построения и оптимизации ИИ-моделей.
• Вычислительных ресурсов: Высокопроизводительных GPU и облачных вычислений для обучения глубоких нейросетей.
• Непрерывных экспериментов: Многократных итераций для достижения оптимальной точности.

После обучения ИИ-модели следующим шагом становится разработка мобильного, веб- или десктопного приложения с функцией анализа кожи. Однако перед запуском продукта необходимо пройти строгие процессы медицинской сертификации, включая CE-Mark, FDA, ISO 13485, HIPAA, GDPR, чтобы обеспечить соответствие требованиям для медицинских устройств.

Весь процесс — от сбора данных до сертификации — может занять годы и потребовать сотни тысяч или даже миллионы долларов инвестиций.

Почему бесплатные наборы данных часто недостаточны для обучения ИИ?

Хотя открытые датасеты являются хорошей основой для исследований, они часто оказываются недостаточными для реальных коммерческих приложений из-за следующих факторов:

• Дисбаланс данных: В большинстве наборов данных больше доброкачественных поражений, чем злокачественных, что влияет на качество обучения модели.
• Низкое качество изображений: Разные разрешения и стандарты в датасетах могут ограничивать точность ИИ.
• Ограниченное разнообразие: Публичные датасеты часто не охватывают все возрастные группы, этнические особенности и типы кожи.
• Юридические и этические ограничения: Использование некоторых датасетов в коммерческих продуктах может требовать дополнительных разрешений

Для коммерческих приложений часто необходимо самостоятельно собирать и размечать данные, чтобы обеспечить высококачественные, разнообразные и юридически соответствующие наборы данных.

Быстрое и экономически эффективное решение: Skinive.Cloud

Skinive.Cloud предлагает API для анализа кожи на основе ИИ с рядом значительных преимуществ:

• Основано на огромном наборе данных (более 3 миллионов изображений), проверенных дерматологами и онкологами.
• Соответствует стандартам CE-Mark и GDPR (медицинское программное обеспечение), готово для коммерческого использования.
• Whitelabel-решение: Легко настраивается под ваш бренд.
• Бесшовная интеграция API в мобильные, веб- и десктопные приложения.
• Постоянное улучшение ИИ-моделей без дополнительных затрат на разработку.
• Экономичность: Избегайте высоких затрат на создание собственного ИИ-решения.

Экспертная поддержка для вашего бизнеса

В Skinive мы предоставляем не только техническую поддержку, но и консультации по бизнесу, чтобы помочь вам достичь ваших целей. У нас есть обширный опыт интеграции анализа кожи на основе ИИ в различные отрасли, включая:

• Приложения в области здоровья и красоты (например, приложение AI Skin Scanner)
• Платформы телемедицины (системы EMR/EHR)
• Электронная коммерция для продукции по уходу за кожей
• Страховые компании
• Больницы и диагностические лаборатории
• Косметологические клиники и СПА-салоны

Начните свой путь с анализа кожи на основе ИИ уже сегодня

Вместо того чтобы тратить годы на исследования, разработку и сертификацию, вы можете интегрировать Skinive.Cloud сегодня и быстрее, а главное, дешевле, вывести решение для анализа кожи на основе ИИ на рынок.

🔗 Узнать больше о Skinive.Cloud

📞 Запланируйте звонок с нашей командой продаж уже сегодня!