[목 차]

A. 기존 교과서에 기재된 진단 방법 1

1. 피부과 진찰의 포인트 1

 

B. 피부과 전문의 진단 프로세스 6

1. AI가 진단법을 바꾼다 8

2. 생성형 AI의 힘을 조금 빌려 피부 질환을 진단하는 방법 9

 

C. 챗GPT의 능력을 최대한 활용하여 피부 질환을 진단하는 방법 13

 

D. 생성형 AI를 활용한 진단 정확도는 어느 정도인가? 19

1. 생성형 AI 19

2. 딥러닝 20

3. 주요 차이점 20

4. 딥러닝을 활용한 피부 질환 진단 22

1) Youzhi AI 소프트웨어의 진단 정확도 22

2) 심층신경망의 피부암 진단 성능 22

3) CNN (합성곱 신경망)의 활용 23

4) 심층신경망의 높은 정확도 23

5) AI를 통한 수련의 진단 정확도 향상 23

5. 생성형 AI를 활용한 피부 질환 진단의 정확도 24

1) 챗GPT-4의 진단 능력 24

2) 상용 애플리케이션의 진단 정확도 24

3) Tibot AI 애플리케이션의 높은 진단율 24

 

E. 실제로 챗GPT를 등록해 보자 28

1) 등록하고 로그인해 보자 29

2) 챗GPT에 논문을 읽게 해 보자 31

 

F. 실전 연습 (생성형 AI의 힘을 부분적으로 빌리는 경우) 36

1. 생성형 AI 지시에 필요한 발진 지식과 예진 내용 36

2. 생성형 AI 지시 내용 (프롬프트)과 결과 42

3. 생성형 AI의 진단 정확도를 높이는 핵심 49

1) 기본이 되는 색 : 빨간색, 보라색, 갈색, 흰색 51

2) 빨간색 안에서 색 구별하기 : 홍반과 자반의 시간 경과에 따른 변화 53

3) 색이 희끗하게 보이는지 여부 55

4) 노란 빛깔의 발진 56

5) 발진의 표면이 거칠거칠한지 매끈매끈한지 59

6) 크기나 모양을 어떻게 표현하여 생성형 AI에 전달할 것인가? 59

7) 사진만으로는 전달되지 않는 정보도 진단에 중요 60

 

G. 생성형 AI를 최대한 활용하는 방법 63

1. 경과를 챗GPT에 입력하여 두드러기와 약진 감별하기 63

1) 두드러기혈관염이란? 69

2. 챗GPT의 도움을 받아 중증약진의 초기 증상을 놓치지 않기 72

1) 다형홍반 (erythema multiforme) 76

2) EM major와 EM minor의 증상 범위와 중증도 79

3. 단순포진과 대상포진은 챗GPT로도 감별이 어렵다 80

1) 대상포진 관련 무균성 뇌수막염 86

2) Hutchinson 징후 86

3) 램지헌트증후군 (Ramsay Hunt syndrome) 87

4) 대상포진후신경통 (PHN) 87

4. 챗GPT를 활용하여 올바른 여드름 치료를 알아보자 90

1) 함몰반흔 (크레이터) 94

2) 치료 가이드라인 95

3) 유지요법 95

5. 챗GPT를 쓰지 않아도 알 수 있는 접촉피부염 97

1) 병태생리와 발진의 특징 101

2) 진단과 감별진단 101

3) 치료법과 예방법 102

6. 발진을 꼼꼼히 기술하면, 챗GPT로도 족부백선과 손발바닥농포증의 차이를 알 수 있다

105

7. 챗GPT가 오진하는 외음부 피부암 114

1) 유방외파제트병이란 117

2) 오진의 위험과 주의점 117

3) 임상적 감별 포인트 117

8. 챗GPT에 검사 데이터를 제공하여 봉와직염과 괴사성 근막염을 감별한다 122

1) 봉와직염의 특징 125

2) 괴사성 근막염의 특징 125

3) 괴사성 근막염의 진단 126

4) LRINEC 점수의 구성 요소와 계산법 127

9. "챗GPT search"를 활용하여 얼굴 색소반을 감별한다 131

1) 두부의 외상이 낫지 않는 경우 : 두피혈관육종 145

2) 반복되는 외상이나 화상 흔적이 낫지 않는 경우 : 편평세포암 146

10. 부록 159

1) 윤리위원회 신청서 (견본) 159

2) 설명 문서 및 동의서 164

그날 밤, 별이 가득한 하늘 아래 169

에필로그 172