Resumen: Las enfermedades tropicales descuidadas de la piel (NTD) imponen graves cargas socioeconómicas en las comunidades tropicales empobrecidas. Sin embargo, los avances en el soporte de diagnóstico impulsado por la IA se ven obstaculizados por la escasez de datos, particularmente para poblaciones subrepresentadas y manifestaciones raras de NTD. Los conjuntos de datos dermatológicos existentes a menudo carecen del espectro demográfico y de enfermedad crucial para desarrollar modelos de reconocimiento confiables de NTD. Para abordar esto, presentamos EskinHealth, un nuevo conjunto de datos dermatológicos recolectados en el sitio en Costa de Marfil y Ghana. Específicamente, EskinHealth contiene 5,623 imágenes de 1,639 casos y abarca 47 enfermedades de la piel, centrándose de manera única en NTD de piel y condiciones raras entre las poblaciones de África occidental. Además, proponemos un paradigma de colaboración AI-Expert para implementar modelos de lenguaje y segmentación de la base para una generación eficiente de anotaciones multimodales, bajo la guía de los dermatólogos. Además de los metadatos del paciente y las etiquetas de diagnóstico, EskinHealth también incluye máscaras de lesión semántica, subtítulos visuales específicos de instancias y conceptos clínicos. En general, nuestro trabajo proporciona un nuevo recurso valioso y un marco de anotación escalable, con el objetivo de catalizar el desarrollo de herramientas de IA más equitativas, precisas e interpretables para la dermatología global.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 26 de agosto de 2025.
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