본 논문은 남아시아와 동남아시아에서 심각한 공중보건 문제인 비소증의 조기 진단을 위한 모바일 기반 이미지 분석 프레임워크를 제안한다. 11,000개 이상의 이미지를 포함하는 비소 유발 피부 질환 및 기타 피부 질환 데이터셋을 구축하고, CNN과 Transformer 기반 모델을 비교 평가하였다. Swin Transformer 모델이 86%의 정확도를 달성하며 최고 성능을 보였고, LIME과 Grad-CAM을 통해 모델의 해석성을 높였다. 웹 기반 진단 도구를 통해 실제 적용 가능성도 입증하였다. 모바일 이미지를 통한 비침습적이고 접근 가능하며 설명 가능한 비소증 진단의 가능성을 보여주는 연구이다.
