From Teledermatology to Dermatology Artificial Intelligence: Will Teledermatology Exist in the Next 2 Years?
Notice bibliographique
Résumé
Background Dermatology has been proven to be well suited for store-and-forward telemedicine triaging. With the reduced cost of computer power and readily available deep convolutional neural networks, using the digital images collected with store-and-forward, machine learning has made it possible to create artificial intelligence (AI) models. The AI models can analyze new digital images taken with a smartphone camera and return reliable dermatology outputs within seconds. Objective The aim of this study is to demonstrate the shift from teledermatology to dermatology AI. Methods A literature search was conducted and experience from a web-based teledermatology service was also considered. Results There has been a slow uptake of teledermatology in a clinical setting and by consumers. The development of AI dermatology models has gained momentum over the last few years. Studies have shown that AI dermatology is on par with teledermatology to deliver accurate diagnoses for the most common dermatology pathologies. Conclusions Teledermatology has still not gained mass adoption, both clinically and directly by consumers. The fast pace of AI dermatology development indicates that the technology will surpass store-and-forward teledermatology as a first point of digital consultation in dermatology. Conflicts of Interest AB is the owner of iDoc24 Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».