東北大學開發了一種使用智能手機拍攝的圖像提取病變的系統。此外，還使用該系統開發了用於評估特應性皮炎並發症 (AD-AI) 的人工智能軟件。可以說是在數字環境中長大的“Z世代”的醫學五年級學生 Yuta Yanagisawa 是主要開發者。
長期以來，人們一直希望有一個系統，在這個系統中，患者自己可以拍攝他們的皮疹圖像，並使用 AI 對其進行分析。
該病變提取系統是使用深度學習開發的，即使是使用智能手機等輕鬆拍攝的圖像，也可以自動聚焦病變並修剪圖像。通過使用該系統，可以緩衝除皮疹和背景反射以外的信息等拍攝偏差，即使對於在各種拍攝距離拍攝的圖像也可以進行穩定的圖像分析。
事實上，使用該病灶提取系統開發的 AD-AI，通過提取病灶的 AI 進行預處理，然後通過 AI 進行兩步圖像分析，確定疾病。改進了可能檢測到的疾病（傳染病和惡性腫瘤）與皮炎有關。通過圖像判斷特應性皮炎的感染和惡變任務驗證，系統裁剪的圖像和皮膚科醫生裁剪的圖像判斷準確率一樣高。
未來，我們的目標是將 AD-AI 實現為普通患者可以使用的應用程序。如果該應用程序可以在患者擔心時用智能手機拍攝皮疹照片，並通過 AI 判斷是否發生了並發症，那麼將實現自我管理醫療和早期發現和診斷疾病。希望早期干預成為可能。
論文信息：[Journal of Dermatological Science] 基於卷積神經網絡的皮膚圖像分割模型改進常規和非標準化圖片圖像中皮膚病的分類
