On Using a Mobile Application to Support Teledermatology: A Case Study in an Underprivileged Area in Colombia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of mobile applications in dermatology to support remote diagnosis is gaining acceptance, particularly in rural areas, where dermatology services are commonly managed by healthcare personnel with no specialty training. Moreover, ontologies-sets of concepts that represent knowledge in a given domain-are increasingly being used to support medical diagnosis. A specific case is ONTODerm: an ontology to aid dermatological diagnosis. However, there is little information on the combined use of mobile applications and ontologies as support solutions in dermatology. OBJECTIVE: Assessing the reliability of ONTODerm as a tool to support remote dermatological diagnosis when used together with a mobile dermatological application in underprivileged areas. METHODS: A mobile application that allows characterization of skin lesions was developed, and the information about the lesions was sent to ONTODerm. An exploratory study was conducted in a remote area without access to a dermatologist. A total of 64 dermatological queries were recorded in the application and consulted with ONTODerm. Later, an experienced dermatologist evaluated the characterization and diagnosis of each query to determine the accuracy of the system. RESULTS: The results showed that the probability of obtaining a correct diagnosis was between 64.4% and 85.6% with a confidence interval of 95%. A higher accuracy rate was obtained when the skin lesion occurred on the face or when its border was categorized as poorly demarcated. CONCLUSIONS: This study demonstrates the implementation of a teledermatology strategy based on mobile applications and domain ontology-driven knowledge base to provide timely assistance to healthcare professionals. This approach was found to be pertinent in the Colombian rural context, particularly in forest regions, where dermatology specialists are not available. The results of this article do not represent a final validation of the proposed approach; they suggest how the ontology can be improved to effectively support medical staff in marginalized regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».