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Sim
Por favor indique a entidade (pessoa ou empresa): Symatese

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Este trabalho foi realizado com o patrocínio de: Symatese

Objectives: This study is proposed as a new possibility of improving the periorbital area, using EMF. Our wide experience on powerful results with EMF in anti-aging lead us carrying out a research on the periorbital area with a specific handpiece.

Introduction: Previous research on anti-aging and damaged tissues showed us through immunohistochemical examinations the presence of collagen type III, typical of a child, therefore a regenerative improvement. So, why not applying it on the periorbital area?

Materials / method: On this delicate area we utilized a specific handpiece. There were 5 sessions, once a week, 15 minutes per session in total (7 minutes per eye).

Results: All the patients had an improvement on colour, eyelid firmness, opening of the eye and edematous bags.

Conclusion: Now we have another string to our bow thanks to the regeneration with EMF, without any side effects and with great results.

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Este trabalho foi realizado com o patrocínio de: EXPO ITALIA

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Este trabalho não recebeu nenhum patrocínio direto ou indireto. O mesmo está sob a própria responsabilidade do seu autor.

Objectives: Highlighting the impact of AI as an assistant in daily practice of a modern dermatology clinic. Understanding the strengths and weaknesses of AI as a medical tool.

Introduction: The concept and integration of AI, the validation process and today`s accuracy of the tool. Based on clinical cases the positive aspects and the challenge on boarderline lesions is explained.

Materials / method: Human With Machine Study - Assessment of Diagnostic Performance of Dermatologists Cooperating With a Convolutional Neural Network in a Prospective Clinical Study - Winkler et al. (2023)

Skin lesions of face and scalp - Classification by a market-approved convolutional neural network in comparison with 64 dermatologists
Haenssle et al. (2021)

Results: The CNN revealed a sensitivity, specificity, and ROC AUC with corresponding 95% confidence intervals (CI) of 95.0% (95% CI 83.5% to 98.6%), 76.7% (95% CI 64.6% to 85.6%), and 0.918 (95% CI 0.866–0.970), respectively.

Conclusion: FotoFinder Study findings suggest that dermatologists may improve their performance when they cooperate with the market-approved CNN and that a broader application of this human with machine approach could be beneficial for dermatologists and patients.

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