SkinGEN：一个可解释的皮肤科诊断生成框架，配有交互式视觉语言模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过扩展视觉语言模型技术，本文提出了一种名为 SkinGEN 的诊断生成框架，通过使用稳定扩散 (SD) 方法从视觉语言模型的诊断结果生成参考演示，从而增强用户的视觉可解释性。实验证明，SkinGEN 显著改善了用户对视觉语言模型预测的理解，增加了对诊断过程的信任，为更加透明和用户中心的视觉语言模型应用在皮肤科学及其他领域铺平了道路。
本文介绍了一种基于人工智能的系统和方法，通过机器学习算法、分类器、分割算法和大型语言模型，辅助皮肤病变和其他皮肤状况的诊断过程。该方法综合运用了视觉模型和机器学习工具，并通过验证和评估证明了其有效性。预计该方法将在远程皮肤科咨询应用中发挥重要作用，提高远程会诊能力和卫生保健服务的可及性。
