Development and accuracy of an artificial intelligence algorithm for acne grading from smartphone photographs.

Seité, Sophie; Khammari, Amir; Benzaquen, Michael; Moyal, Dominique; Dréno, Brigitte

Seité, Sophie; Khammari, Amir; Benzaquen, Michael; Moyal, Dominique; Dréno, Brigitte.

Afiliação

Seité S; La Roche-Posay Dermatological Laboratories, Levallois-Perret, France.
Khammari A; Department of Dermatology, Nantes University Hospital, Nantes, France.
Benzaquen M; Department of Dermatology, Hôpital Nord, Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille, Aix-Marseille University, Marseille, France.
Moyal D; La Roche-Posay Dermatological Laboratories, Levallois-Perret, France.
Dréno B; Department of Dermatology, Nantes University Hospital, Nantes, France.

Exp Dermatol ; 28(11): 1252-1257, 2019 11.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31446631

Assuntos

Acne Vulgar/diagnóstico; Inteligência Artificial; Índice de Gravidade de Doença; Adolescente; Adulto; Criança; Feminino; Humanos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Aplicativos Móveis; Smartphone; Adulto Jovem

Palavras-chave

GEA scale; Global Acne Severity scale; Smartphone; acne; algorithm; artificial intelligence; lesion count

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Índice de Gravidade de Doença / Inteligência Artificial / Acne Vulgar Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Adolescent / Adult / Child / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: Exp Dermatol Assunto da revista: DERMATOLOGIA Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: França

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