Haut.AI、AIによる皮膚分析のベンチマークに向けてSkinFMを発表

Haut.AIは、400万枚を超える実際の皮膚画像で訓練した画像ベースの皮膚基盤モデル、SkinFMを発表した。カスタマイズされた皮膚測定および分析機能の開発を加速することを目的としている。 SkinFMは、しわ、赤み、色素沈着、その他の目に見える特徴を対象に、230項目を超える皮膚測定と48種類のバイオマーカーを評価できる。 Haut.AIはまた、同社が専門的な皮膚分析と、汎用および医療に特化した主要6モデルとの間に大きな精度差があることを明らかにするとしている公開ベンチマーク、SkinBenchを公開した。同社によると、同社技術のSkinBenchスコアは69.6で、最も高いスコアを記録した汎用モデルは50.6だった。 このベンチマークは、7つの一般的な悩みに関する19のタスクを検証する。同社によると、複数の大規模モデルでは、目の腫れぼったさについて高い偽陽性率が確認され、深いしわの見逃しも発生した。一方で、Haut.AIがすべての指標で上回ったわけではないとも説明している。 今回の発表では、これらの結果を、企業利用におけるAIの専門特化に関する業界全体の研究と併せて示し、今後、追加のモデルとテストによってSkinBenchを拡張する計画を示している。