基于人工智能模型的皮肤病智能检测方法及系统

本发明公开了基于人工智能模型的皮肤病智能检测方法，包括以下步骤内容：通过多模态数据采集模块获取皮肤病变区域的图像数据及关联临床参数；采用自适应特征提取网络进行多尺度特征融合；构建包含注意力机制的三联体损失函数进行模型训练；基于不确定性评估的主动学习策略优化模型参数；生成包含病变分类、严重程度评估和治疗建议的可视化诊断报告；其中通过多模态特征融合，在ISIC2020测试集上达到92.3％的准确率；主动学习策略使标注数据需求减少57％，模型在仅500例标注数据时即可达到85％准确率；知识蒸馏技术使移动端模型内存占用减少87.5％(256MB→32MB)。