深層学習モデルによるニキビの検出と重症度の評価の妥当性を検討した論文が1月28日、「Technology and health care」オンラインに掲載され

今回は、新規に開発された畳み込みニューラルネットワークをバックボーンとしたオブジェクト検出モデルを検証対象とした。このモデルを使用してニキビの検出とニキビの重症度評価の有効性を検証した。なお、このモデルは、自由にアクセスできるWeChatアプレットサービスで、患者に継続的な院外自己監視を提供するアプリとして一般に公開されている。

実際のデータを使った実験で、物体検出の精度を検証する指標として用いられるmAP(Mean Average Precision)による検証を実施した。その結果、最高平均精度は、オープンソースデータセットで0.536だった。この結果から、このモデルは、皮膚科医がこのニキビの進行を観察し、治療の有効性を評価するのに役立つことが示唆された。