🏷️ À propos: L'intelligence artificielle fournit des informations médicales pertinentes sur les maladies de la peau (par exemple, éruption cutanée, verrue, urticaire) et le cancer de la peau (par exemple, mélanome). L'intelligence artificielle donne également des informations sur la clinique de dermatologie appropriée.
L'intelligence artificielle fournit des informations médicales pertinentes sur les maladies de la peau (par exemple, éruption cutanée, verrue, urticaire) et le cancer de la peau (par exemple, mélanome).
L'intelligence artificielle fournit des liens personnalisés vers des sites Web qui décrivent les signes et les symptômes des maladies de la peau et du cancer de la peau (par exemple, le mélanome).
* L'algorithme peut classer 184 maladies de la peau qui incluent des types courants de troubles cutanés (par exemple, la dermatite atopique, l'urticaire, l'eczéma, le psoriasis, l'acné, la rosacée, l'onychomycose, le mélanome, le naevus).
- Augment Intelligence Dermatology : Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders.
* "Model Dermatology" fournira des informations pertinentes sur les cliniques de dermatologie, les maladies de la peau et le cancer de la peau.
- Au total, 10 % des cas de cancer de la peau peuvent passer inaperçus si le diagnostic a été posé à partir des seules images cliniques.
- Assessment of Deep Neural Networks for the Diagnosis of Benign and Malignant Skin Neoplasms in Comparison with Dermatologists: A Retrospective Validation Study.
- Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network.
- La prédiction de l'algorithme n'est pas le diagnostic final d'un cancer de la peau ou d'un trouble cutané.
- Augmenting the Accuracy of Trainee Doctors in Diagnosing Skin Lesions Suspected of Skin Neoplasms in a Real-World Setting: A Prospective Controlled Before and After Study.
* Les images et métadonnées soumises (par exemple, démangeaisons, douleur, apparition) sont transférées, mais nous ne stockons pas vos données.
- Interpretation of the Outputs of Deep Learning Model trained with Skin Cancer Dataset.
- Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial.
- Automated Dermatological Diagnosis: Hype or Reality? J Invest Dermatol.
