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人工智能（AI），更具体地说，深度学习，彻底改变了包括医疗保健在内的许多领域。卷积神经网络（CNNS）是一种尤其是熟悉图像识别任务的一种深度学习模型，在医学诊断方面表现出了巨大的希望，尤其是在皮肤病学方面。皮肤疾病诊断在很大程度上取决于视觉评估，使其成为通过AI自动化的理想候选者。通过利用CNN，可以根据图像对皮肤病进行分类，从而更快，更准确地诊断过程。这项研究重点是开发基于Web的皮肤病检测和分类系统，集成了CNN以使诊断过程自动化。用户，包括患者和医疗专业人员，可以上传或捕获皮肤病变的图像，然后通过在皮肤病学数据集中培训的CNN模型对其进行实时分析。该系统不仅可以识别皮肤状况，而且还提出了潜在的治疗方法，提供了可以指导进一步医疗咨询的初步诊断。这项研究的主要目标是创建一个可访问的，用户友好的平台，该平台可以用作诊断工具和教育资源。通过对皮肤疾病的初步评估自动化，该系统旨在弥合患者和皮肤科医生之间的差距，尤其是在稀缺医疗保健服务的地区。本文概述了系统的开发过程，CNN模型架构和所使用的技术框架，同时还与现有的皮肤病检测方法进行了详细的比较。
使用机器的Skinai Skin疾病检测和分类
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