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3月22日最新动态，谷歌携手斯坦福大学医学院达成了一项创新合作，双方共同策划并构建了一个旨在提升AI皮肤疾病识别能力的“SCIN数据集”。这一消息在谷歌当日发布的官方新闻稿中得到披露。
该数据集的一大亮点在于其全面征集了各类肤色和身体各部位皮肤疾病的图像资料，这些珍贵的照片素材均源自热心志愿者通过网络平台自发上传。
正因如此，SCIN数据集得以独特地捕捉到全球不同人群所面临的各种常见皮肤问题的真实面貌，从而为AI训练提供了一个前所未有的广泛且真实的参照体系，有助于推动皮肤病智能诊断技术的发展与精准度提升。
谷歌提到，业界许多医疗专用的皮肤科影像数据集中通常为“重大疾病”，例如人们常见的皮疹、过敏、感染等照片通常不会在数据集中，因此对于应擅长判定人们日常疾病的 AI 模型使用业界常用的医疗专业数据集做训练反而有所缺憾。
而谷歌目前推出的 SCIN 数据集收录了超过 1 万张皮肤、指甲、头发状况的照片，这些照片由志愿者提供，同时拥有专业皮肤科医师标注信息，因此更适合用于模型测试和训练。
SCIN 数据集主要包含常见的过敏、发炎和感染性疾病，大部分图像均为“皮肤病早期性状”，超过一半的皮肤病状在照片拍摄一周内出现，甚至有 30％的症状是在图像拍摄不到一天内出现，因此相关数据集也可以用于皮肤病提前检测。
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