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Deep learning for dermatologists: Part II. Current applications - 30/11/22

Doi : 10.1016/j.jaad.2020.05.053 
Pranav Puri, BA a, b, Nneka Comfere, MD b, c, d, , Lisa A. Drage, MD b, c, Huma Shamim, MBBS b, c, Spencer A. Bezalel, MD b, c, Mark R. Pittelkow, MD b, e, Mark D.P. Davis, MD b, c, Michael Wang, MD f, Aaron R. Mangold, MD b, e, Megha M. Tollefson, MD b, c, Julia S. Lehman, MD b, c, d, Alexander Meves, MD b, c, James A. Yiannias, MD e, Clark C. Otley, MD b, c, Rickey E. Carter, PhD g, Olayemi Sokumbi, MD b, h, i, Matthew R. Hall, MD b, h, Alina G. Bridges, DO b, c, d, Dennis H. Murphree, PhD b, j
a Mayo Clinic Alix School of Medicine, Scottsdale, Arizona 
b Mayo Clinic Office of Artificial Intelligence in Dermatology, Rochester, Minnesota 
c Department of Dermatology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota 
d Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota 
e Department of Dermatology, Mayo Clinic, Scottsdale, Arizona 
f Department of Dermatology, University of California San Francisco, San Francisco, California 
g Department of Health Sciences Research, Division of Biomedical Statistics and Informatics, Mayo Clinic, Jacksonville, Florida 
h Department of Dermatology, Mayo Clinic, Jacksonville, Florida 
i Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Jacksonville, Florida 
j Department of Health Sciences Research, Division of Digital Health Sciences, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota 

Correspondence to: Nneka Comfere, MD, 200 First St SW, Rochester, MN 55905.200 First St SWRochesterMN55905

Abstract

Because of a convergence of the availability of large data sets, graphics-specific computer hardware, and important theoretical advancements, artificial intelligence has recently contributed to dramatic progress in medicine. One type of artificial intelligence known as deep learning has been particularly impactful for medical image analysis. Deep learning applications have shown promising results in dermatology and other specialties, including radiology, cardiology, and ophthalmology. The modern clinician will benefit from an understanding of the basic features of deep learning to effectively use new applications and to better gauge their utility and limitations. In this second article of a 2-part series, we review the existing and emerging clinical applications of deep learning in dermatology and discuss future opportunities and limitations. Part 1 of this series offered an introduction to the basic concepts of deep learning to facilitate effective communication between clinicians and technical experts.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

Key words : artificial intelligence, deep learning, dermatology, machine learning

Abbreviations used : AI, AUC, CNN, DNN, NN, ROC, WSI


Esquema


 Funding sources: None.
 Conflicts of interest: None disclosed.
 IRB approval status: Not applicable.
 Reprints not available from the authors.


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Vol 87 - N° 6

P. 1352-1360 - décembre 2022 Regresar al número
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  • Deep learning for dermatologists: Part I. Fundamental concepts
  • Dennis H. Murphree, Pranav Puri, Huma Shamim, Spencer A. Bezalel, Lisa A. Drage, Michael Wang, Mark R. Pittelkow, Rickey E. Carter, Mark D.P. Davis, Alina G. Bridges, Aaron R. Mangold, James A. Yiannias, Megha M. Tollefson, Julia S. Lehman, Alexander Meves, Clark C. Otley, Olayemi Sokumbi, Matthew R. Hall, Nneka Comfere
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