Characterizing dermatology mobile applications that use artificial intelligence

Ranpariya, Varun; Feldman, Steven R.

doi:10.5070/d327955147

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“…Therefore, it would be helpful to further integrate dermatologists into development processes. 84 They could help with the continuous collection of patient data and provide expert advice to make the applications more useful. Moreover, more studies need to be conducted, especially randomized controlled studies, to increase evidence for the usage of AI.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…To improve the applicability and feasibility of such applications, it is necessary to collect and include more and particularly diverse data. Therefore, it would be helpful to further integrate dermatologists into development processes 84 . They could help with the continuous collection of patient data and provide expert advice to make the applications more useful.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

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Basic principles of artificial intelligence in dermatology explained using melanoma

Hartmann,

Passauer,

Hartmann

et al. 2024

J Deutsche Derma Gesell

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SummaryThe use of artificial intelligence (AI) continues to establish itself in the most diverse areas of medicine at an increasingly fast pace. Nevertheless, many healthcare professionals lack the basic technical understanding of how this technology works, which severely limits its application in clinical settings and research. Thus, we would like to discuss the functioning and classification of AI using melanoma as an example in this review to build an understanding of the technology behind AI. For this purpose, elaborate illustrations are used that quickly reveal the technology involved. Previous reviews tend to focus on the potential applications of AI, thereby missing the opportunity to develop a deeper understanding of the subject matter that is so important for clinical application. Malignant melanoma has become a significant burden for healthcare systems. If discovered early, a better prognosis can be expected, which is why skin cancer screening has become increasingly popular and is supported by health insurance. The number of experts remains finite, reducing their availability and leading to longer waiting times. Therefore, innovative ideas need to be implemented to provide the necessary care. Thus, machine learning offers the ability to recognize melanomas from images at a level comparable to experienced dermatologists under optimized conditions.

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Section: Discussionmentioning

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Basic principles of artificial intelligence in dermatology explained using melanoma

Hartmann,

Passauer,

Hartmann

et al. 2024

J Deutsche Derma Gesell

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“…Um die Anwendbarkeit und Durchführbarkeit solcher Anwendungen zu verbessern, müssen mehr und vor allem vielfältigere Daten gesammelt und einbezogen werden. Daher wäre es hilfreich, Dermatologen stärker in die Entwicklungsprozesse einzubinden 84 . Sie könnten bei der kontinuierlichen Erfassung von Patientendaten helfen und fachkundigen Rat geben, um Anwendungen praktikabler zu machen.…”

Section: Fazitunclassified

Grundprinzipien der künstlichen Intelligenz in der Dermatologie erklärt am Beispiel des Melanoms

Hartmann,

Passauer,

Hartmann

et al. 2024

J Deutsche Derma Gesell

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ZusammenfassungDer Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) setzt sich in den verschiedensten Bereichen der Medizin immer schneller durch. Dennoch fehlt vielen medizinischen Kollegen das technische Grundverständnis für die Funktionsweise dieser Technologie, was ihre Anwendung in Klinik und Forschung stark einschränkt. Daher möchten wir in dieser Übersichtsarbeit die Funktionsweise und Klassifizierung der KI am Beispiel des Melanoms erörtern, um ein Verständnis für die Technologie hinter der KI zu schaffen. Dazu werden ausführliche Illustrationen verwendet, die die Technologie schnell erklären. Bisherige Übersichten konzentrieren sich eher auf die potenziellen Anwendungen der KI und verpassen die Gelegenheit, ein tieferes Verständnis für die Materie herauszuarbeiten, das für die klinische Anwendung so wichtig ist. Das maligne Melanom ist zu einer erheblichen Belastung für die Gesundheitssysteme geworden. Bei frühzeitiger Entdeckung ist eine bessere Prognose zu erwarten, weshalb das Hautkrebs‐Screening immer populärer und von den Krankenkassen unterstützt wird. Die Zahl der Fachärzte ist jedoch begrenzt, was ihre Verfügbarkeit einschränkt und zu längeren Wartezeiten führt. Daher müssen innovative Ideen umgesetzt werden, um die notwendige Versorgung zu gewährleisten. Das maschinelle Lernen bietet die Möglichkeit, Melanome auf Bildern zu erkennen, und zwar auf einem Niveau, das mit dem von erfahrenen Dermatologen – unter optimierten Bedingungen – vergleichbar ist.

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Characterizing dermatology mobile applications that use artificial intelligence

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Basic principles of artificial intelligence in dermatology explained using melanoma

Basic principles of artificial intelligence in dermatology explained using melanoma

Grundprinzipien der künstlichen Intelligenz in der Dermatologie erklärt am Beispiel des Melanoms

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