Detecção de Doenças de Pele Usando Aprendizado de Máquina

A pele é o maior órgão do nosso corpo. Ela tem três camadas: a epiderme, a derme e os tecidos subcutâneos. A pele nos protege de bactérias nocivas, poluição e luz solar. Pode ser afetada por muitas coisas, como danos de produtos químicos ou vírus, problemas com o sistema imunológico ou condições genéticas. As doenças de pele podem tornar a vida difícil. Às vezes, as pessoas tentam tratar problemas de pele em casa, mas isso pode ser arriscado se o tratamento não for adequado para a condição. As doenças de pele podem se espalhar de pessoa para pessoa, por isso é importante tratá-las cedo. Os médicos confiam em sua experiência e julgamento para diagnosticar os sintomas dos pacientes. Se eles cometerem um erro ou demorarem muito, isso pode prejudicar a saúde das pessoas. É por isso que é importante encontrar maneiras melhores de detectar e diagnosticar doenças de pele precocemente. Com a tecnologia melhorando, podemos criar sistemas para monitorar a pele e detectar infecções mais cedo. Existem muitas ferramentas disponíveis, como reconhecimento de imagem e comparação de padrões, para identificar diferentes doenças de pele. Aprendizado de máquina é uma área que pode ajudar a identificar com precisão diferentes tipos de problemas de pele. Usando aprendizado de máquina, podemos classificar doenças com base em imagens. A classificação de imagens é quando um modelo é treinado para reconhecer diferentes classes ou categorias. Existem muitos algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo que podem identificar e prever vários tipos de doenças de pele. Este artigo compara o algoritmo de aprendizado de máquina: CNN. Testamos esses algoritmos em sete tipos de doenças de pele (acne, líquen plano, e SJS-TEN, etc.) usando quase 10.000 amostras de pele. Aqui estamos usando o conjunto de dados HAM10000 retirado do kaggle, que estará facilmente disponível. Comparámos a precisão do treinamento desses algoritmos e analisamos os resultados.