Escrito por Escrito por Iderma
1. El algoritmo proporciona información médica relevante sobre enfermedades de la piel (por ejemplo, verrugas, herpes zóster), cáncer de piel (por ejemplo, melanoma) y otras erupciones cutáneas (por ejemplo, urticaria).
2. - El algoritmo puede clasificar imágenes de 186 enfermedades de la piel, incluyendo los tipos comunes de trastornos de la piel (como la dermatitis atópica, la urticaria, el eccema, la psoriasis, el acné, la rosácea, la onicomicosis, el melanoma y el nevus).
3. - El diagnóstico de cáncer de piel o trastornos de la piel basado únicamente en imágenes clínicas puede no ser preciso hasta en un 10% de los casos.
4. - Augment Intelligence Dermatology : Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders.
5. - Assessment of Deep Neural Networks for the Diagnosis of Benign and Malignant Skin Neoplasms in Comparison with Dermatologists: A Retrospective Validation Study.
6. La inteligencia artificial puede analizar la fotografía proporcionada y ayudar a encontrar información sobre su problema de piel al instante.
7. - La IA proporciona enlaces a sitios web que describen los signos y síntomas relevantes de enfermedades de la piel y cáncer de piel (como el melanoma).
8. - La predicción del algoritmo no constituye el diagnóstico final de cáncer de piel o trastornos de la piel.
9. - 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.
10. - Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network.
11. - Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial.
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