Design of an AI Layer for Real-Time Skin Cancer Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Skin cancer is a common and potentially fatal disease that necessitates early and precise diagnosis for effective treatment.In recent years, artificial intelligence has shown promise in aiding dermatologists in the diagnosis of skin cancer.However, the inability of AI models to be interpreted hinders their adoption in clinical practice.This paper presents the design of an AI-based architecture for the real-time diagnosis of skin cancer in an effort to address such issues.The proposed system employs a collection of artificial intelligence (AI) models, including Decision Trees, Rule-Based Models, Logistic Regression, and Deep Forest Models, to achieve accurate and interpretable skin cancer diagnosis.Each model contributes its strengths to the ensemble, thereby enhancing the performance and interpretability of the whole.The ensemble method combines the benefits of various models to compensate for their shortcomings.The effectiveness of the proposed system is demonstrated by the analysis of a Skin Cancer MNIST, ISIC, and Mendeley Skin Cancer Datasets with nearly 250K samples, with 98.9% accuracy, 99.5% precision, and 98.5% recall.The system outperforms existing skin cancer diagnosis methods.The achieved accuracy and performance metrics indicate the system's potential as a reliable real-time diagnostic tool for dermatologists.The proposed system's use cases are diverse.Dermatologists can use the real-time skin cancer diagnosis system to accelerate the screening process, improve diagnostic accuracy, and improve patient outcomes in clinical settings.The models are selected for their ability to capture complex relationships in data, with each model contributing its individual strengths to the ensemble, thereby enhancing the performance and interpretability of the whole.In addition, the system can be integrated into telemedicine platforms, allowing remote patients to receive preliminary assessments and guidance from AI models prior to seeking additional medical care scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».