Dermatology 3.0: New Technologies Transforming the Management of Skin Conditions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Integration of digital technologies in dermatology is revolutionising patient care by increasing accessibility, accuracy and personalisation. This review explores the impact of emerging digital technologies in dermatology, including teledermatology, artificial intelligence (AI), mobile applications, wearable devices and 3D imaging and printing. Teledermatology, using real‐time videoconferencing and store‐and‐forward imaging, has expanded since the COVID‐19 pandemic, improving access to dermatologic care in underserved areas. AI‐powered algorithms are being increasingly used, particularly in skin cancer detection, by helping clinicians make faster and more accurate diagnosis and treatment decisions in diverse clinical settings. AI is also improving clinical workflows, increasing automation and reducing documentation burden. Mobile health applications, including AI‐based tools, are transforming patient self‐management and monitoring. Wearable devices enable continuous monitoring of skin health and environmental factors, providing real‐time insights into conditions like atopic dermatitis and melanoma. In addition, advances in 3D imaging and printing technologies are enabling for more precise grafts and early detection of skin cancer, leading to improved clinical outcomes. Despite these advancements, significant challenges remain, including automation bias, the need for standardised validation protocols and equitable access across diverse populations. Successful integration of these technologies into clinical practice will require addressing these issues and ensuring data security, improved digital literacy and clear guidelines for their use. Future research should focus on assessing the real‐world effectiveness of these technologies and ensuring their equitable use in diverse geographies and patient populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».