Dermacen Analytica: A Novel Methodology Integrating Multi-Modal Large Language Models with Machine Learning in tele-dermatology

人工智能的崛起在医学探索、诊断和患者管理领域带来了巨大的希望。然而，所有医学领域的广泛复杂性需要更复杂的方法，结合机器学习算法、分类器、分割算法和最近的大型语言模型。本文描述、实现和评估了一种人工智能增强的系统和方法，旨在辅助皮肤病学领域皮肤病变和其他皮肤病症的诊断过程，以全面解决该领域的诊断过程。该工作流程集成了大型语言、基于转换器的视觉模型和先进的机器学习工具。这种全面的方法实现了对皮肤病变的微妙解释，模拟并促进了皮肤科医生的工作流程。我们通过嵌入在评估流程中利用公开可用的皮肤病例研究和相关图像的交叉模型验证技术来评估我们提出的方法。为了定量评估系统性能，采用了先进的机器学习和自然语言处理工具，重点是相似性比较和自然语言推理。此外，我们还采用了基于结构化检查清单的人类专家评估过程来进一步验证我们的结果。我们在一个系统中实现了所提出的方法，该系统在上下文理解和诊断准确性方面均获得了约0.87的加权分数，证明了我们的方法在增强皮肤病学分析方面的有效性。预计该提出的方法将有助于开发下一代远程皮肤病诊疗应用程序，增强远程咨询能力和医疗保健服务的可及性，尤其是在医疗资源匮乏的地区。

本论文旨在提出一种基于人工智能的系统和方法，以协助皮肤病诊断过程，特别是在皮肤科领域内的皮肤病诊断。这个方法综合了大型语言模型、视觉模型和机器学习工具，旨在实现皮肤科医生的工作流程。

本论文提出了一种综合方法，将大型语言模型、视觉模型和机器学习工具相结合，以实现皮肤科医生的工作流程，并在公开的医学案例研究和相关图像上进行了评估。

该方法在皮肤病诊断方面的表现优秀，可以帮助开发下一代远程皮肤科应用程序，增强远程咨询能力和医疗护理的可及性。本论文使用了先进的机器学习和自然语言处理工具，进行了量化评分和人类专家评估，并在系统实现方面取得了良好的成绩。

近年来，皮肤病诊断方面的人工智能研究日益增多。例如，一些相关的研究包括：《基于图像分割和深度学习的皮肤病诊断方法研究》、《基于深度学习的皮肤病分类方法研究》等。