Publié par Publié par Iderma
1. - L'algorithme peut classer les images de 186 maladies de la peau, y compris les 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).
2. L'algorithme fournit des informations médicales pertinentes sur les maladies de la peau (par exemple, verrues, zona), le cancer de la peau (par exemple, mélanome), et d'autres éruptions cutanées (par exemple, urticaire).
3. - L'IA fournit des liens vers des sites Web qui décrivent les signes et symptômes pertinents des maladies de la peau et du cancer de la peau (par exemple, le mélanome).
4. - Augment Intelligence Dermatology : Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders.
5. - Le diagnostic de cancer de la peau ou d'affection cutanée basé uniquement sur des images cliniques peut manquer jusqu'à 10 % des cas.
6. - Assessment of Deep Neural Networks for the Diagnosis of Benign and Malignant Skin Neoplasms in Comparison with Dermatologists: A Retrospective Validation Study.
7. - Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network.
8. - La prédiction de l'algorithme n'est pas le diagnostic final d'un cancer de la peau ou d'un trouble cutané.
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. L'intelligence artificielle peut analyser la photographie fournie et aider instantanément à trouver des informations sur votre problème de peau.
11. - Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial.
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