1. - Assessment of Deep Neural Networks for the Diagnosis of Benign and Malignant Skin Neoplasms in Comparison with Dermatologists: A Retrospective Validation Study.
2. - Augment Intelligence Dermatology : Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders.
3. - Der Algorithmus kann Bilder von 186 Hautkrankheiten klassifizieren, einschließlich häufig vorkommender Arten von Hauterkrankungen (z.B. atopische Dermatitis, Urtikaria, Ekzeme, Psoriasis, Akne, Rosacea, Onychomykose, Melanom, Nävus).
4. - Augmenting the Accuracy of Trainee Doctors in Diagnosing Skin Lesions Suspected of Skin Neoplasms in a Real-World Setting: A Prospective Controlled Before and After Study.
5. Der Algorithmus liefert relevante medizinische Informationen zu Hautkrankheiten (z.B. Warzen, Gürtelrose), Hautkrebs (z.B. Melanom) und anderen Hautausschlägen (z.B. Nesselsucht).
6. - Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network.
7. - Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial.
8. - Eine Diagnose von Hautkrebs oder Hauterkrankungen, die ausschließlich auf klinischen Bildern basiert, kann bis zu 10% der Fälle übersehen.
9. - Automated Dermatological Diagnosis: Hype or Reality? J Invest Dermatol.
10. - Performance of a deep neural network in teledermatology: a single center prospective diagnostic study.
11. - Die Vorhersage des Algorithmus ist keine endgültige Diagnose von Hautkrebs oder Hauterkrankungen.
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