HAM10000 ist ein Datensatz mit 10.000 Trainingsbildern zum Erkennen pigmentierter Hautläsionen. Die Autoren sammelten dermatoskopische Bilder von verschiedenen Populationen, die auf unterschiedliche Weise aufgenommen und gespeichert wurden.

Dieser Benchmark-Datensatz kann verwendet werden, um Diagnosen des maschinellen Lernens mit denen menschlicher Experten zu vergleichen. Die Fälle umfassen eine repräsentative Sammlung aller wichtigen Diagnosekategorien im Bereich der pigmentierten Läsionen. Mehr als 50 % der Läsionen wurden pathologisch bestätigt, während die übrigen Fälle durch Nachuntersuchungen, Expertenkonsens oder konfokale In-vivo-Mikroskopie bestätigt wurden.