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.
Декларация COI
Получили ли вы финансовую поддержку для поисков этой ТЕМЫ?
Да
Укажите, пожалуйста, лица (индивидуальное, предприятие, организация): FOTOFINDER SYSTEMS
Были ли вам предоставлены гонорары, выплаты или иная компенсация за вашу работу в этом исследовании?
Да
Укажите лица (физическое лицо, предприятие, ассоциация): FOTOFINDER SYSTEMS
Есть ли у Вас финансовые отношения с лицами, тесно конкурирующими с препаратами, изделиями или приборами, указанными в вашей презентации?
Да
Укажите лица (индивидуальное, предприятие, организация): FOTOFINDER SYSTEMS
Вы владеете или подали заявку на какие-либо патенты по инструментам, лекарствам или материалам для вашего исследования?
Нет
Эта работа представлена благодаря поддержке: FOTOFINDER SYSTEMS