面部损容性色素性疾病人工智能诊断模型的建立与评价

作者：郭丽芳; 丁徽; 杨寅; 葛一平; 林彤^*

来源：临床皮肤科杂志, 2021, 50(09): 536-539.

DOI：10.16761/j.cnki.1000-4963.2021.09.005

• 色素性疾病,损容性
• 人工智能
• 诊断模型

目的:构建面部损容性色素性疾病的人工智能诊断模型,实现面部损容性色素性疾病的人工智能辅助诊断。方法:利用雀斑、黄褐斑、颧部褐青色痣、日光性黑子、太田痣、咖啡斑、白癜风的单反相机图像和YOLO(You Only Look Once)v5算法建立诊断模型,比较模型与我院以及基层医院皮肤科医生的诊断结果,评价模型的性能。结果:对于350张单反相机图像的诊断结果显示,模型对七种面部损容性色素性疾病的平均诊断准确率为94.29%,高于基层医院皮肤科医生(81.43%),与我院皮肤科医生(97.48%)相当。结论:面部损容性色素性疾病人工智能诊断模型显示出较好的性能,提供了一种较为客观、便捷的面部损容性色素性疾病的辅助诊断方法。

• 单位
  中国医学科学院北京协和医学院