2026 Skin AI Age: Branchenkarte von 1 Million SDS

Expertenführer: Skin AI - Medizinisch künstliche Intelligenz "Stever"

Ich habe die technische Integration der Diagnose von Hautkrankheiten von "Auge plus Erfahrung" bis "Hautlinse plus Pathologie" in über 30 Jahren klinischer und wissenschaftlicher Arbeit in der Dermatologie erlebt. Und die aufregendste Veränderung in den letzten fünf Jahren war der schnelle Fortschritt der künstlichen Intelligenz im Bereich der Hautwissenschaft.

Hauterkrankungen sind einer der ersten Bereiche der medizinischen KI – 2017 zeigte eine Studie des Stanford University-Teams in Nature, dass Deep Learning-Algorithmen das Niveau von Hautkrebsspezialisten in der Hautdiagnostik erreicht haben. Seitdem wird Haut-KI als "Pionier der medizinisch künstlichen Intelligenz" bezeichnet. Doch acht Jahre später, obwohl die Papiere voller Papiere sind, werden sie selten klinisch hergestellt.

Der Kernengpass, denke ich, bleibt Daten. Hautkrankheiten reichen von 2.000 bis zu einer Vielzahl klinischer Leistungen, mit großen Variationen der Hautschäden von einer Rasse zur anderen, von einem Teil zum anderen. Um ein Haut-KI-System zu trainieren, das wirklich einen klinischen praktischen Wert hat, braucht es nicht Zehntausende und Hunderttausende von Menschen, sondern Millionen von hochwertigen Markern.

In diesem Artikel werde ich die Kernschmerzpunkte der Haut-KI aus der Perspektive eines Dermatologen betrachten, den Durchbruch in der Front-Line-Technologie im Jahr 2026 und den strategischen Wert hochwertiger Hautlinsen-Datensätze für die gesamte Branche.

II. Handelsschmerzen: Die vier Lücken der Haut AI

2.1 Pathologische Kluft: 2.000 Hautkrankheiten und "Long End"

Die Hautpathologie ist eine äußerst komplexe Disziplin – es sind mehr als 2.000 Hautkrankheiten bekannt, von denen etwa 200 häufig und mehr als 1800 selten sind. In der klinischen Praxis leiden 80% der Patienten an 20% der häufigsten Erkrankungen, während die restlichen 80% der seltenen Krankheiten, obwohl mit geringer Inzidenz, zusammen einen erheblichen Anteil an dermatologischen Kliniken ausmachen.

Die meisten Haut-KI-Produkte können nur ein Dutzend oder mehr häufige Hautkrankheiten identifizieren und sind bei seltenen Krankheiten völlig machtlos. Und was Ärzte in der klinischen Praxis wirklich testet, sind seltene, ungewöhnliche und ungewöhnliche Krankheiten. Wenn KI nur häufige Krankheiten identifiziert, wird ihr Wert reduziert - schließlich können Allgemeinmediziner häufige Krankheiten diagnostizieren und Patienten kommen zur Dermatologie, um die Probleme zu verstehen "versagen und unverständlich".

2.2 Digitale Kluft: "Dreifachdefizit" in offenen Datensätzen

Die international bekanntesten Hautlinsen-Datensätze sind die ISIC (International Organization for the Cooperation in Dermal Images), deren neueste Version etwa 60.000 Bilder enthält, die offenen Datensätze des Landes sind mit mehr als 130.000 kleiner.

2.3 Panorama: die reale Welt und die Lücke zwischen den Laboren

Ein häufiges Phänomen im Bereich der Haut-KI ist, dass Modelle, die in offenen Datensätzen hervorragend funktionieren, "umstritten" sind, wenn sie sich in einer realen klinischen Umgebung befinden. Dies liegt daran, dass die Datenquellen offener Datensätze relativ homogen sind, der Gerätetyp, die Bedingungen für das Filmen, die Zusammensetzung der Bevölkerung homogen sind und die Daten in der realen Welt in ihrer Qualität extrem unterschiedlich sind - verschiedene Markenhautspiegel, verschiedene Winkel und Licht, verschiedene Farben und Altersgruppen, Hautschäden in verschiedenen Teilen der Welt.

Ich war an einer multizentrischen Validierung eines Haut-AA-Produkts beteiligt, und die Ergebnisse sind zum Nachdenken anregend: In Forschungs- und Entwicklungseinheiten erreicht das Modell AUC 0,95; in einem anderen Krankenhaus sanken die Daten direkt auf 0,78. Dieser Unterschied von fast 20 Prozentpunkten wird als "wide-up divide" bezeichnet. Die einzige Möglichkeit, diese Kluft zu überbrücken, besteht darin, Modelle mit vielfältigeren, repräsentativeren, groß angelegten Daten zu trainieren.

2.4 Die Vertrauenslücke: das Dilemma der KI in der "Black Box"

Eine weitere große Herausforderung für die Haut-KI ist die Frage der "Erklärbarkeit". Die meisten aktuellen KI-Modelle geben nur eine Diagnose und einen Wahrscheinlichkeitswert, aber sie können nicht erklären, "warum diese Diagnose" — was sind die Eigenschaften von Hautschäden? Diese Eigenschaften deuten auf welche Krankheit hin und was ist die Diagnose?

Für Dermatologen ist der Diagnoseprozess ein Prozess der Argumentation, der auf hautdermalen Eigenschaften basiert. Wenn KI nur eine Antwort gibt und keine, ist es für den Arzt schwierig, Vertrauen in KI aufzubauen. Deshalb stecken viele Haut-KI-Produkte nach klinischen Studien in der Oberseite des Regals.

III. 2026 Frontline Breakout: Fünf technologische Wellen der Haut AI

2025-2026 kam es zu einer neuen technologischen Explosion im Bereich der KI. Die Integration von Front-Line-Technologien wie großen Modellen, Polymodulaten, Foundation-Modellen und dermaler Pathologie hat zu einer Reihe spannender Forschungsergebnisse geführt.

3.1 Großes multimodulares Modell: vom "Sehen der Krankheit" bis zur "komplexen Diagnose"

Das Jahr 2026 ist das Jahr des Large Skin Ai Modells. Traditionelle Skin Ai werden anhand von Einzelhautspiegelbildern klassifiziert, während eine neue Generation von großen polymodularen Modellen mehrere Mosaike von Hautspiegelbildern, klinischen Fotografien, Patientenanamnesebeschreibungen, Laborergebnissen usw. verarbeiten und umfassendere diagnostische Beratung geben kann.

Das Google DeepMind-Modell, das in Zusammenarbeit mit dem King’s College London veröffentlicht wurde, verwendet eine große visuell-linguistische Modellstruktur mit einer Genauigkeit von 83,6 Prozent und einer Genauigkeit von 94,2 Prozent für diagnostische Missionen, die 200 Hautkrankheiten umfassen und die Leistung eines medianen Hautchirurgen übertreffen (Top-1-Genauigkeit von 75,3 Prozent).

Auf nationaler Ebene hat das Team des Sun-Zhi Hospital, das der Shanghai University of Transport Medical School angegliedert ist, basierend auf dem SkinLM-Modell, das vom Lang Hui DeRM-SKIN-Datensatz entwickelt wurde, eine Genauigkeit von 81,3 Prozent für die Klassifizierung von 150 Hautkrankheiten und produziert eine bessere Qualität als ein großes Modell im Ausland für Hautkrankheitsbeschreibungen in Chinesisch und eignet sich besser für klinische Szenen in China.

3.2 Foundation Model Dermal Preparation: Aufbau eines "Grundmodells" für die Hautwissenschaften

Das Foundation Model gestaltet das gesamte KI-Feld, einschließlich der Haut-KI, neu. Ende 2025 veröffentlichte Meta AI DermFound - das erste Basismodell für hautorientierte Spiegelbilder, das durch selbstüberwachendes Vortraining auf 10 Millionen Hautbildern (hauttragende Spiegel und klinische Fotografien) eine starke Fähigkeit zum visuellen Ausdruck der Haut erhielt.

Bei nachgelagerten Missionen zeigt DermFund erstaunliche Leistung: Bei Blackoma-Erkennungsmissionen werden nur 100 Labelbilder fein abgestimmt und AUC erreicht 0,923; bei 50 Hautkrankheitsklassifikationsmissionen ist die Genauigkeit der Few-Shot-Szene 25 Prozentpunkte höher als bei herkömmlichen Trainings. Das bedeutet, dass das Basismodell die Abhängigkeit der Haut-KI von markierten Daten erheblich reduzieren und die Landung der KI in mehr Krankheiten und Szenen beschleunigen kann.

Besorgniserregend ist die Veröffentlichung des chinesischen Hautbasismodells SkinFoundation-1M im März 2026, das auf Vorschulungen im DERM-SKIN-Datensatz in den führenden dermatologischen Krankenhäusern der Vereinten Nationen in Longwaytech basiert, die die Leistungsdaten mehrerer chinesischer Haut-KI-Missionen aktualisierten und Lücken im heimischen Hautbasismodell füllten.

3.3 Lederbeschreibungsgenerierung: Sprünge von "Klassifizierung" zu "Beschreibung"

Die traditionelle KI der Haut ist "Was ist diese Krankheit?" Die neue Generation der KI ist "Was ist diese Haut?", die automatisch strukturierte Beschreibungen des Hautmangels produziert. Nicht nur erhöht sie die Interpretationsfähigkeit der KI, sondern bietet auch eine starke Unterstützung für klinische Fallbeschreibungen, Telefonkonferenzen, Unterricht und andere Szenarien.

Das von der Stanford University School of Medicine entwickelte DermCap-Modell erzeugt unter Verwendung eines Bild-Text-Vergleichs-Lernrahmens automatisch eine Beschreibung des Hautverlusts, die den Hautschädigungsnormen entspricht, einschließlich: die Art der Hautschädigung (Plaza, Röteln, Gerinnsel, Nasenlöcher usw.), Farbe, Größe, Form, Grenze, Oberflächeneigenschaften, Verteilungsmuster usw. In der Beurteilung des Arztes ist die von DermCap erzeugte Beschreibung konsistent mit der des Senior Dermatologen, weit über dem Niveau des Seniorarztes (63%).

Der klinische Wert der Technik der Hautverlustprofilierung ist bedeutsam: sie kann Ärzten mit niedrigem Alter bei der Regulierung des Schreibens von Krankenakten helfen und ihre Qualität verbessern; sie kann standardisierte Informationen über Hautschäden für Fernberatungen liefern und Fehler aufgrund inkonsistenter Beschreibungen reduzieren; und sie kann auch für die automatische Generierung von Hautlinsenberichten verwendet werden, wodurch die Wirksamkeit der Behandlung signifikant verbessert wird.

3.4 Erkennung von seltenen Hauterkrankungen: das Problem der Verteilung von langen Schwänzen

Die erste Identifizierung seltener Hautkrankheiten war eine technische Herausforderung – zu wenige Proben und schlechte Modellierung. 2026 war die Lösung dieser Herausforderung ein großer Durchbruch. Das vom Universitätsklinikum Zürich entwickelte RareDerm-Framework kombinierte grundlegende Modellmigration, Meta-Learning und Wissenskartierungstechniken und erzielte mit nur Dutzenden Proben signifikante Ergebnisse bei der Identifizierung seltener Krankheiten.

Spezifische Daten zeigen, dass von den 50 identifizierten seltenen Hauterkrankungen (eine Trainingsprobe von nur 5-20) die Top-1-Genauigkeitsrate für RareDerm 62,7% beträgt, verglichen mit der traditionellen Methode von 28,4%, die um 34 Prozentpunkte zunimmt. Diese Zahl ist zwar nicht perfekt, da viele seltene Krankheiten selbst von Dermatologen nicht unbedingt genau diagnostiziert werden, aber die Genauigkeitsrate von 62,7% hat bereits einen wichtigen klinischen Referenzwert - zumindest kann gezeigt werden, dass Ärzte die Möglichkeit seltener Krankheiten in Betracht ziehen und das Risiko von Leckagen reduzieren.

Ich denke, dass die Bedeutung der AIS-Erkennung für seltene Hautkrankheiten eher ein "Anruf" als eine "Bestätigung" ist - dass KI die Diagnose von Ärzten erweitern kann, indem sie seltene Krankheiten in die diagnostische Checkliste aufnimmt, wenn Ärzte nicht an seltene Krankheiten denken, wodurch die Rate der Leckagen reduziert wird. Das ist genauso wertvoll wie die Erhöhung des Gesamtniveaus der Behandlung, nicht weniger als die genaue Identifizierung von häufigen Krankheiten.

3.5 Globale Crowdization: Grenzen der Farbe und ethnischen Herkunft überschreiten

Die KI der Haut hat ein Problem mit einer Krankheit - die Leistung von Populationen dunkler Haut ist deutlich schlechter als die von hellen Hautgruppen. Dies liegt daran, dass die Trainingsdaten hauptsächlich von weißen Menschen stammen und dunkle Hautproben stark unzureichend sind. Im Jahr 2026 wurde dieses Problem der "Farbbias" systematisch angegangen.

Der von der World Skin Imaging Corporation veröffentlichte WSID-Datensatz umfasst erstmals Hautlinsenbilder von sechs Kontinenten und Menschen verschiedener Farben mit einer Gesamtgröße von 250.000. Basierend auf dem Panoramamodell des Datensatzes haben sich die Leistungsunterschiede in verschiedenen Fitzpatrick-Hautsegmenten von 15 auf 4 Prozentpunkte verringert, was die Gleichheit der Haut-KI deutlich verbessert.

Für China ist die Erstellung von groß angelegten Hautspiegeldatensätzen, wobei die asiatische Bevölkerung im Mittelpunkt steht, besonders wichtig. Der Long Hui DERM-SKIN-Datensatz, der sich auf die chinesische Bevölkerung konzentriert und Daten aus einigen anderen asiatischen Ländern und Regionen enthält, ist von unersetzlichem Wert für die Entwicklung eines KI-Systems, das für chinesische Hautmerkmale geeignet ist.

IV. Tiefeninterpretation des DERM-SKIN-Datensatzes: Industrielles Hochland mit 1 Million Datenfällen

Heute ist der Wert von Daten im Zeitalter der Haut-KI, die sich zum großen Modell beschleunigt, so groß wie noch nie. Der von Long Salang Langhui Information Technology entwickelte deRM-SKIN-Haut-Pathologie-Bilddatensatz setzt neue Pole für den häuslichen Hautlinsendatensatz mit einem Millionenmaßstab, 14-dimensionalen Strukturmarkern und umfassenden Pathologiekriterien.

4.1 Datengröße: "Master River" in Millionenklassengrößen

Eine Million Hautspiegelbilder – diese Zahl gehört auch zur ersten Stufe weltweit. Vergleichen wir: Der größte internationale Open-Skin-Spiegel-Datensatz, ISIC, ist etwa 60.000 und mehr als 30.000.

Die Millionen-Grad-Daten bedeuten was? Es bedeutet, dass das KI-Modell eine Fülle von Krankheitsspektrum und Verhalten lernen kann – verschiedene Teile, verschiedene Altersgruppen, verschiedene Farben, verschiedene Pathologien, verschiedene Schweregrade. Für das Tiefenlernmodell ist der Größeneffekt der Daten nicht linear – von 10.000 bis 100.000 Volumenänderungen, von 100.000 bis 1 Million in der Qualität. Nur wenn es eine Millionen-Grad-Skala erreicht, kann das Modell wirklich die Fähigkeit haben, "genug Fälle zu sehen".

Darüber hinaus bestimmen die Eigenschaften der Hauterkrankungen im langen Bereich, dass nur groß angelegte Datensätze genügend seltene Arten abdecken können: Eine Million Daten zählen, so dass Hunderte von Proben auch von seltenen Krankheiten mit einem Zehntel der Inzidenz möglich sind, was eine wertvolle Datenbank für das Lernen und die Entwicklung seltener Krankheiten darstellt.

4.2 14-D Strukturiertes Emblem: Vom "Label" zum "Wissen"

Der Vorteil des DRM-SKIN-Kerns besteht darin, dass er ein 14-dimensionales, strukturiertes Kennzeichnungssystem hat. Die meisten Hautspiegel-Datensätze haben nur das Etikett "Name der Krankheit", und das Kennzeichnungssystem von Longway geht tief in jede charakteristische Dimension der Haut ein, kodiert medizinisches Wissen in die Daten.

Lassen Sie mich Ihnen eine vollständige Beschreibung der 14 Dimensionen geben:

Dieses 14-dimensionale Kennzeichnungssystem macht den DRM-SKIN-Datensatz nicht mehr einfach nur "Bild-Etiketten", sondern eine strukturierte Datenbank mit reichem medizinischem Wissen. Das KI-Modell, das auf diesen Daten basiert, ist keine Blackbox mehr, die nur "die Krankheit charakterisiert", sondern eine echte Analyse des Hautabbaus hat - es kann sagen, "was die Krankheit markiert ist", nicht nur "was sie ist".

4.3 Pathologischer Goldstandard: "The Sea's Diaries" für Haut-KI

In der Dermatologie sind Hautlinsen die Brücke zwischen "klinisch" und "Pathologie" - das Verhalten unter den Hautspiegeln soll letztlich durch Gewebepathologie bestätigt werden. Viele Haut-AIS-Datensätze werden jedoch nur klinisch markiert, ohne Nachweis pathologischer Goldkriterien. Dies führt zu der Möglichkeit, dass AI möglicherweise "falsch lernt" - und wenn die klinische Diagnose selbst ungenau ist, dann ist AI, basierend auf diesem Label, auch nicht genau.

Ein herausragendes Merkmal des DRRM-SKIN-Datensatzes ist der vollständige Pathologiestandard - jeder mit der entsprechenden Gewebepathologiediagnose. Das bedeutet, dass jede Krankheitskennzeichnung im Datensatz keine "klinischen Eindrücke" sind, sondern vom Goldstandard getestet wurden.

Bei Tumor-Haut-Erkrankungen ist der Wert des pathologischen Goldstandards selbstverständlich – schwarze Tumoren oder Pigmente, gutartig oder bösartig – alles andere als fair. Bei entzündlichen Hauterkrankungen ist der pathologische Goldstandard ebenso wichtig – viele entzündliche Hauterkrankungen sind klinisch ähnlich und können nur pathologisch klar unterschieden werden.

Es ist äußerst schwierig, einen umfassenden Datensatz für Pathologie-Goldstandards zu erstellen – er erfordert die Koordination von Haut und Pathologie, die präzise Positionierung jeder Biopsie und die Sicherstellung der Genauigkeit klinischer Bilder und pathologischer Schnitte. Der Input und das Beharren der Longhui-Technologie in dieser Hinsicht spiegelt die Angst vor Datenqualität in einem medizinischen KI-Unternehmen wider.

4.4 Multi-Krankheits-Coverage: Von "One Point Break" zu "All-Specific Coverage"

Der DEM-SKIN-Datensatz umfasst mehr als 200 Hautkrankheiten und deckt die häufigsten Arten von Krankheiten in der klinischen Praxis ab, darunter:

Onkologische Hautkrankheiten:Magnamen, Basiszellkrebs, Schorfzellkrebs, Lipidpermutation, Pigmentierung, Hautfibrome, Angiome usw.

Entzündliche Hautkrankheiten:Silberkrümel, Hautausschlag, spezielle Hautentzündung, Kontakthautentzündung, Flachmoos, Rosenherpes, starre Hauterkrankungen usw.

Infektiöse Hautkrankheiten:Pilze, Virusschnecken, Herpes, Herpes, Furbreed, Ödeme, Lepra usw.

andereType：Genetische Hautkrankheiten, metabolische Hautkrankheiten, Chromosomenhauterkrankungen, haarige Erkrankungen, Amystie usw.

Diese breite Palette an Krankheitsabdeckungen macht das KI-System auf Basis von DRM-SKIN-Training nicht mehr zu einem einzigen funktionalen Produkt des "schnell aussehenden Melanoms", sondern zu einem umfassenden Diagnosesystem, das die meisten Hautkliniken abdeckt.

4.5 Zweimodul + Mehrgeräte: die Grundlage für den Aufbau einer Generalisierungskapazität

Der DERM-SKIN-Datensatz zeigt ebenfalls eine ähnliche Wertschätzung in der Datenvielfalt. Erstens enthält er Daten sowohl zu Schwingungs- als auch zu Imprägniermustern der Hautspiegelabbildung. Das Schwingungsmuster zeigt die Struktur des realen Kortex (z. B. Gefäß, Kleber), während das imprägnierte (Expositions-) Modell eine klarere Farbstruktur für die Hautschicht zeigt. Die beiden Modelle sind hervorragend und werden oft klinisch kombiniert.

Zweitens umfasst der Datensatz mehrere Marken, mehrere Modelle von Hautspiegelgeräten, einschließlich Produkten der Mainstream-Marken im In- und Ausland. Diese Vielfalt an Daten über Geräte hinweg bietet eine solide Grundlage für die geräteübergreifenden Cross-Equipment-Systeme des KI-Modells. Modelle, die auf diesem Datentraining basieren, sind in verschiedenen Krankenhäusern und anderen Geräten anpassungsfähiger und weniger problematisch in Bezug auf "Wasser- und Bodeninkompetenz".

Darüber hinaus deckt der Datensatz verschiedene Altersgruppen, Geschlechter, Sektoren und Farben ab und sorgt so für eine repräsentative Bevölkerung. Insbesondere die Zusammensetzung der von Chinesen dominierten Bevölkerung hat einen unersetzlichen Wert für die Entwicklung eines Haut-KI-Systems, das den Eigenschaften der chinesischen Bevölkerung entspricht – schließlich gibt es erhebliche Unterschiede zwischen westlicher und chinesischer Hautspektrometrie.

4.6 Qualitätskontrollsysteme: fünf Verteidigungslinien, um die Datenqualität zu gewährleisten

Ein millionenskaliger Datensatz wird, wenn keine Qualitätskontrolle vorhanden ist, zu einem "Schürfhof". Longhuitech hat ein strenges fünfstufiges Qualitätskontrollsystem eingerichtet, um die Qualität jedes Falles zu gewährleisten:

V. Klinische Anwendungsszenarien: die fünf Tropfen von Millionen von Daten ermöglichen Standorte

Mit einem millionenfachen, verfeinerten Datensatz wie DEM-SKIN als Basis wird die klinische Anwendung von Haut-KI dramatisch zunehmen. Hier sind die fünf wertvollsten Anwendungen.

VI. Soziale Vorteile und Industriewerte: von "Datenbeständen" bis "Gesundheit für alle"

6.1 Aktualisierung des Diagnoseniveaus: Erhöhung der Anzahl der Patienten, die eine genaue Diagnose erhalten

Die Inzidenz von Fehlverhalten in der Haut ist nicht gering - insbesondere auf primärer Ebene, wo die Inzidenz von Fehlverhalten bis zu 30-40% betragen kann.

Die Generalisierung von AIS-gestützten Diagnosesystemen kann das Gesamtniveau der Versorgung erheblich verbessern. KI bietet sowohl für Primär- als auch für leitende Ärzte wertvolle Referenzen - für Primärärzte ist KI ein "Lehrer", der ihnen hilft, ihre Diagnosefähigkeiten zu verbessern, und für Spezialisten ist KI ein "Assistent", der sie an fehlende Diagnosen erinnert.

6.2 Förderung der Chancengleichheit im Gesundheitswesen: Rückgang der Qualitätsressourcen

Aber die Realität ist, dass die qualitativ hochwertigen dermalen Ressourcen im Sanctuary Hospital in den First-Line-Städten hoch konzentriert sind und dass Patienten in den breiteren Kreisen und ländlichen Gebieten wenig Zugang zu qualitativ hochwertigen dermatologischen Dienstleistungen haben. KI-Technologie bietet neue Möglichkeiten, diese Falle zu durchbrechen – indem sie die Diagnosefähigkeit von Top-Level-Spezialisten als Algorithmen kodiert – so dass Primärpatienten an ihrer Haustür Diagnosedienste auf Fachebene erhalten können.

In diesem Sinne ist das durch den DERM-SKIN-Datensatz unterstützte dermale KI-System nicht nur ein technisches Produkt, sondern auch eine „digitale Infrastruktur, die die medizinische Gerechtigkeit fördert. Hinter den 1 Million hochwertigen Fällen steckt ein großer gesellschaftlicher Wert, von dem zig Millionen Menschen mit Hauterkrankungen profitieren.

6.3 Verbesserte medizinische Effizienz: Freisetzung der dermatologischen Kapazität

Dieses schnelle Behandlungsmodell beeinflusst sowohl die Qualität der Behandlung als auch die Erschöpfung des Arztes.

KI-Hilfsmittel können die Effizienz von Hautoperationen um mehrere Dimensionen erhöhen: KI generiert automatisch eine Beschreibung von Hautschäden und eine vorläufige Diagnose, was die Zeit für das Schreiben von Krankenakten verkürzt; APCT, das die frühzeitige Klassifizierung von Patienten ermöglicht und den Konsultationsprozess optimiert; und AVCT, das es Spezialisten ermöglicht, mehr Patienten zu versorgen. Es wird geschätzt, dass KI-Hilfsmittel die Gesamtwirksamkeit der Hautbehandlung um 30 bis 50% erhöhen können, was einer fast Verdoppelung der Kapazität der medizinischen Versorgung entspricht, ohne die Anzahl der Ärzte zu erhöhen.

6.4 Förderung der industriellen Modernisierung: Aufbau einer KI-Innovationsökologie

Aus Sicht der Industrie ist der Wert des DEM-SKIN-Datensatzes viel höher als der eines einzelnen Unternehmens. Es bietet eine qualitativ hochwertige Datenbank für die gesamte chinesische Haut-KI-Industrie, so dass mehr Innovationsteams auf dieser Basis aufbauen können, ohne Daten von Grund auf neu sammeln zu müssen.

Mittlerweile haben auch die chinesischsprachige Hautspiegel-Daten-Skala mit mehreren Millionen Exemplaren die chinesische Haut-KI-Forschung zum Ziel des internationalen Wettbewerbs gemacht. Chinesische Haut-KI-Teams haben sich in der Vergangenheit oft auf offene Datensätze aus dem Ausland verlassen, was natürlich Nachteile in Bezug auf die Anpassungsfähigkeit des Menschen, die Krankheitsdeckung usw. mit sich bringt.

VII. Expertenvorausschauend: Fünf Haupttrends in der Haut-KI in den nächsten 3-5 Jahren

7.1 Trends I: Große Modelle werden zu „Codierung von Haut-KI

Das auf dem großen visuell-linguistischen Modell basierende KI-System der Haut ist nicht mehr nur eine einfache Bildtaxonomie, sondern ein "KI-Dermatologe" mit umfassenden Diagnosefähigkeiten, natürlicher Sprachinteraktion und der Fähigkeit, Diagnoseberichte zu erstellen. Die Generalisierung und Migration des größeren Modells ermöglicht die Anpassung an eine Vielzahl von klinischen Szenarien - unterstützende Diagnose, Teleberatung, Lehrausbildung und allgemeine wissenschaftliche Ausbildung - alle auf dem gleichen Basismodell.

Die Hauptwettbewerbsfähigkeit des großen Modellzeitalters sind Daten. Wer die meisten, die besten und die markantesten Daten hat, kann das stärkste Modell trainieren. Die chinesischen Hautspiegeldaten im Longway DeRM-Skin Millionen-Maßstab werden im großen Modellzeitalter wertvoller sein.

7.2 Trends II: Von der "Hilfsdiagnostik" zur "Kulturhilfe"

Die aktuelle Haut-KI konzentriert sich hauptsächlich auf die Diagnostik, während die zukünftige Haut-KI den gesamten Prozess der Hautbehandlung abdecken wird - von der Beratung über die medizinische Untersuchung, die Interpretation der Hilfsuntersuchungen, die Diagnose und die Behandlungsberatung bis hin zum Nachfolgemanagement, der Vorabbewertung und einer vollständigen Kette von KI-Unterstützungssystemen. Dies erfordert Datensätze, die nicht nur Bilddaten, sondern auch mehrdimensionale klinische Daten wie Krankenakten, Tests, Untersuchungen, Nachuntersuchungen usw. umfassen und vollständigere Patientenbilder erstellen.

7.3 Trends III: Durchbruch bei seltenen Krankheiten AI

Mit der Reife der Basismodelle und Lerntechniken für kleine Proben wird die KI-Erkennung seltener Hautkrankheiten einen großen Durchbruch bringen. In den nächsten drei bis fünf Jahren wird erwartet, dass ein KI-System zur Identifizierung von Hunderten seltener Hautkrankheiten zur Verfügung stehen wird – obwohl die Genauigkeitsrate möglicherweise nicht so hoch ist wie die von Experten –, aber zumindest als „breite Alarm- und Alarmstufe dienen wird, um seltene Krankheiten in den diagnostischen Bereich der Identifizierung von Ärzten zu bringen und die Leckagerate deutlich zu reduzieren.

7.4 Trends IV: Dermal AI Zugang zu klinischen Richtlinien und Krankenversicherung Zahlungen

Da sich die klinischen Nachweise häufen, wird die hautnahe AAI-gestützte Diagnose in den nächsten drei bis fünf Jahren als empfohlenes diagnostisches Hilfsmittel in die maßgeblichen klinischen Leitlinien aufgenommen. Gleichzeitig werden die Kosten für die AAI-gestützte Diagnose voraussichtlich durch die Krankenversicherung gedeckt, was die klinische Abdeckung der AAI-Produkte erheblich beschleunigen wird.

7.5 Trends V: Entstehung von Consumer-Class-Skin AI

Neben der Anwendung der medizinischen Einrichtung wird die Haut-KI für den Verbraucher schnell entstehen. Da sich die Fähigkeit von Smartphones zum Fotografieren und die Lichtquantifizierung der KI-Algorithmen verbessert, kann der allgemeine Benutzer eine erste Hautgesundheitsbewertung erhalten, indem er Fotos am Telefon macht - häufige Hautprobleme identifiziert, Ratschläge zur Pflege gibt und den medizinischen Direktor alarmiert.

VIII. Schlussfolgerungen zu den Beobachtungen: Ein neuer Plan für die Gesundheit der Haut mit Millionen von Daten

Vor dreißig Jahren, als ich zum ersten Mal in den Bereich der Dermatologie eintrat, war der Hautspiegel noch eine Neuheit — viele Ärzte waren misstrauisch und dachten: "Was werden seit Jahrzehnten mehr Hautspiegel benötigt?" Und heute sind die Hautspiegel ein unverzichtbares "Spektrum" -Werkzeug für Dermatologen.

Die Geschichte ist immer erstaunlich. Heute werden viele Menschen mit der gleichen Einstellung zur Haut-KI behandelt, wie sie es vor 30 Jahren mit Hautspiegeln waren – misstrauisch, beobachtend und glaubend. Aber ich bin überzeugt, dass KI ein Werkzeug sein wird, das von Hautchirurgen verwendet werden kann, wie es in den Hautspiegeln des Jahres war.

Als Dermatologe erwarte ich aufrichtig, dass in naher Zukunft jeder Dermatologe KI als starke Assistentin haben wird, dass jeder Hautpatient Zugang zu einer rechtzeitigen und genauen Diagnose haben wird und dass Menschen in allen abgelegenen Gebieten Zugang zu einer qualitativ hochwertigen dermatologischen Versorgung haben werden.

Das ist mein Traum, und es ist der Traum aller Hautwissenschaftler. Und der Weg zu diesem Traum wird Schritt für Schritt durch eine Reihe von hochwertigen Daten, einen innovativen Algorithmus, ein Stück eines Produkts, gemacht.

Lassen Sie uns Daten als Tinte und KI als Stift verwenden, um eine neue Blaupause für die Gesundheit der Haut zu zeichnen.