AI-gesteuerte Anwendung zur Erkennung von Hautkrebs
Einsatz von ML zur Früherkennung von Hautkrebs.
Ziel des Projekts
Entwicklung einer Anwendung zur Erkennung von Hautkrebs, die Dermatologen und Einzelpersonen bei der Identifizierung potenzieller Hautkrebsläsionen anhand von Bildern von Muttermalen unterstützen kann. Ziel ist es, ein zuverlässiges und zugängliches Instrument für die Früherkennung und Diagnose zu schaffen, das durch frühzeitiges Eingreifen möglicherweise Leben retten kann.
Profil des Partners
Genauigkeit und Metriken
Das trainierte Hautkrebserkennungsmodell erreichte eine Genauigkeit von 53 % bis über 90 % in der Validierungsgruppe. Es wies eine hohe Präzision und Wiedererkennung sowohl für gutartige als auch für bösartige Fälle auf, was auf seine Wirksamkeit bei der Diagnose hinweist.
Die webbasierte Anwendung erhielt positives Feedback von 37 Dermatologen und Nutzern gleichermaßen. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die präzisen Vorhersagen trugen dazu bei, dass die Anwendung angenommen und für vorläufige Beurteilungen von Hautläsionen verwendet wurde.
Laufende Verbesserung
Durch die Bereitstellung eines zugänglichen Instruments zur Früherkennung von Hautkrebs hat die Anwendung das Potenzial, ein frühzeitiges Eingreifen zu unterstützen und die Chancen auf eine erfolgreiche Behandlung zu verbessern.
Das Modell wird ständig mit neuen Daten aktualisiert, um seine Genauigkeit zu verbessern und mit dem sich entwickelnden medizinischen Wissen Schritt zu halten. Nutzerfeedback und zusätzliche Funktionen, wie z. B. eine Bewertung des Schweregrads von Hautläsionen, werden für künftige Versionen der Anwendung in Betracht gezogen.
Lösung
Technologien
Dataset
A dataset of moles images labeled as benign or malignant
Machine Learning Frameworks
Scikit-learn and Keras
Pre-trained Model
ResNet50 as a feature extractor
Programming Language
Python
Deployment
Django for creating a web-based user interface
Projekte
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