皮肤科图像的新资源

Google Research 与斯坦福大学医学中心合作发布了皮肤状况图像网络数据集 (SCIN)。

它旨在反映在线搜索的广泛条件，可作为研究人员、教育工作者和开发人员免费提供的资源 – https://goo.gle/4amfMwW

#AI #医学

健康数据集对于医学研究和教育至关重要。 然而，创建一个准确代表现实世界的模型可能很困难。 例如，皮肤病的严重程度和外观因肤色而异。 现有的皮肤科图像数据集通常缺少皮疹、感染和过敏等日常状况，并且它们往往偏向于较浅的皮肤色调。 通常，有关种族和民族的信息会丢失。 这使得识别差异或制定解决方案变得困难。

为了解决这些限制，我们与斯坦福大学医学院的医生合作发布了皮肤状况图像网络数据集 (SCIN)。 SCIN 旨在涵盖人们在线搜索的各种问题。 它还补充了临床数据集。 该数据集包含各种图像，包括肤色和不同的身体部位。 这有助于确保未来的人工智能工具对每个人都有效。 SCIN 数据集作为开放资源可供研究人员、教育工作者和开发人员使用。 我们已采取措施保护贡献者的隐私。

来源和详细信息：
https://blog.research.google/2024/03/scin-new-resource-for-representative.html