[{"data":1,"prerenderedAt":116},["ShallowReactive",2],{"blog-\u002Fblog\u002Fzh-hant\u002Ffrom-grades-to-scores":3,"blog-\u002Fblog\u002Fzh-hant\u002Ffrom-grades-to-scores-surround":90,"blog-\u002Fblog\u002Fzh-hant\u002Ffrom-grades-to-scores-translations":99},{"id":4,"title":5,"author":6,"body":9,"date":74,"description":75,"draft":76,"extension":77,"image":78,"meta":79,"navigation":81,"path":82,"seo":83,"stem":84,"tags":85,"__hash__":89},"blogZhHant\u002Fblog\u002Fzh-hant\u002Ffrom-grades-to-scores.md","精細的肌膚評估 AI 是怎麼做出來的",{"name":7,"picture":8},"Soo Ick Cho","\u002Fimages\u002Fblog\u002Fauthor-sooickcho.jpg",{"type":10,"value":11,"toc":66},"minimark",[12,16,21,24,27,31,34,37,40,44,47,50,53,57,60,63],[13,14,15],"p",{},"INSKINVIEW 把肌膚分成六個面向，各自以 0 到 100 分之間的分數呈現。但這個分數是從哪裡來的？今天想談的就是這件事。其實在這個分數背後，有一個只要是做肌膚評估 AI 的人都會遇到的兩難。",[17,18,20],"h2",{"id":19},"專家是用等級評估肌膚的","專家是用「等級」評估肌膚的",[13,22,23],{},"肌膚評估的標註資料（ground truth）通常是以等級建立的，像是輕度、中度、重度這樣分成 4～5 級。",[13,25,26],{},"原因很簡單：人沒辦法用連續的分數來評估。問皮膚科專科醫師「這條皺紋滿分 100 分是幾分？」，他很難回答。要用肉眼分辨 63 分和 67 分，幾乎是不可能的。但如果問「4 級當中是第幾級？」，就答得出來。前面文章提到的 IGA 等評估工具全都採用等級的形式，也是這個緣故。",[17,28,30],{"id":29},"但用等級看不見變化","但用等級，看不見變化",[13,32,33],{},"問題是，用這種等級資料訓練 AI，AI 也就只認得等級。用 4 級學出來的模型，看世界就只有 4 級。",[13,35,36],{},"這樣會出現麻煩的情況。就算持續保養、肌膚一點一點在變好，只要還在第 2 級的範圍內移動，模型的答案就一直是「第 2 級」。前幾篇文章說要經常測量才看得出趨勢，但如果模型本身分辨不出細微的變化，經常測量就失去了意義。",[13,38,39],{},"話雖如此，硬把等級拉成分數也不是答案。把第 2 級機械式地稱作 50 分，並不代表模型就懂 48 分和 53 分的差別。",[17,41,43],{"id":42},"集合多人的評估就行了除了成本以外","集合多人的評估就行了——除了成本以外",[13,45,46],{},"有一個已知的解法，也是我先前在異位性皮膚炎研究中用過的方式：讓多位專科醫師評估同一張照片。當時我蒐集了 5 位醫師的評估。",[13,48,49],{},"5 個人評的等級不會完全一致，但正是這種不一致成了資訊。5 個人都評第 2 級的照片，和意見分歧在第 2 級與第 3 級之間的照片，狀態是不同的。等級之間那些微妙的位置，透過多人的分布顯現了出來。這樣訓練，模型就能讀出等級與等級之間的差異。",[13,51,52],{},"只是這種方式有一個明確的限制：成本。每一張照片都要請多位專科醫師評估，資料量越大就越難負擔。",[17,54,56],{"id":55},"不靠多人評估也能讀出等級之間的差異","不靠多人評估，也能讀出等級之間的差異",[13,58,59],{},"所以我們找了另一條路：不用蒐集多人的評估，也能讓 AI 模型把以等級建立的標註資料，理解成 0～100 分的細分分數。具體方法屬於我們的技術訣竅，沒辦法在這裡全部寫出來，但方向是明確的。",[13,61,62],{},"這麼做可以同時守住兩件事：正確答案的基準仍然放在皮膚科專科醫師的評估上，而模型則連等級之間的細微變化也一併學會。",[13,64,65],{},"INSKINVIEW 的分數不是等級而是 0～100 分，原因就在這裡。要呈現今天 61 分和下個月 65 分的差別，模型就必須讀得出這中間的差異。雖然說要經常測量才看得出趨勢，但其實在那之前，得先有一個能盛裝趨勢的容器。",{"title":67,"searchDepth":68,"depth":68,"links":69},"",2,[70,71,72,73],{"id":19,"depth":68,"text":20},{"id":29,"depth":68,"text":30},{"id":42,"depth":68,"text":43},{"id":55,"depth":68,"text":56},"2026-08-16","皮膚科專科醫師是用等級來評估肌膚的，但 INSKINVIEW 的分數卻是 0～100 分。這是一篇關於用等級訓練出來的 AI，如何學會理解精細分數的記錄。",false,"md","\u002Fimages\u002Fblog\u002Ffbeb85d4-bd04-43fa-a3a6-729aa9ee5c05.png",{"slug":80},"from-grades-to-scores",true,"\u002Fblog\u002Fzh-hant\u002Ffrom-grades-to-scores",{"title":5,"description":75},"blog\u002Fzh-hant\u002Ffrom-grades-to-scores",[86,87,88],"肌膚評分","醫療 AI","INSKINVIEW","B5nhrCxIdIxwHBuNOF0BfFC9nvSJso8T5qqa8AyVLZM",[91,95],{"title":92,"path":93,"stem":94,"children":-1},"用資料畫出肌膚老化的時間表","\u002Fblog\u002Fzh-hant\u002Fskin-aging-timeline","blog\u002Fzh-hant\u002Fskin-aging-timeline",{"title":96,"path":97,"stem":98,"children":-1},"手機肌膚分析的技術障礙與克服方法","\u002Fblog\u002Fzh-hant\u002Fchallenges-of-smartphone-capture","blog\u002Fzh-hant\u002Fchallenges-of-smartphone-capture",[100,104,108,112],{"code":101,"name":102,"path":103},"ko","한국어","\u002Fblog\u002Ffrom-grades-to-scores",{"code":105,"name":106,"path":107},"en","English","\u002Fblog\u002Fen\u002Ffrom-grades-to-scores",{"code":109,"name":110,"path":111},"ja","日本語","\u002Fblog\u002Fja\u002Ffrom-grades-to-scores",{"code":113,"name":114,"path":115},"zh-hans","简体中文","\u002Fblog\u002Fzh-hans\u002Ffrom-grades-to-scores",1791649183360]