Objective hand eczema severity assessment with automated lesion anatomical stratification

Amruthalingam, Ludovic; Mang, Nora; Gottfrois, Philippe; Jimenez, Alvaro Gonzalez; Maul, Julia‐Tatjana; Kunz, Michael; Pouly, Marc; Navarini, Alexander

doi:10.1111/exd.14744

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“…Wir haben ein Schweregradbewertungssystem für pustulöse Psoriasis entwickelt, das die Arbeitsbelastung von Ärztinnen und Ärzten erheblich reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit und Objektivität verbessern kann [52]. Darüber hinaus haben wir einen Ansatz zur automatischen Bestimmung der genauen Lokalisation von Hautläsionen entwickelt, der die differenzialdiagnostische Genauigkeit unseres Modells erhöht und eine anatomisch stratifizierte Beurteilung von Hautläsionen, insbesondere bei Handekzemen, ermöglicht [53,54]. Diese Fortschritte unterstreichen unser Engagement, KI für eine robuste, personalisierte und effiziente Patientenversorgung einzusetzen.…”

Section: Digitale Dermatologieunclassified

Dermatologische Klinik des Universitätsspitals Basel

Hartmann,

Brenner,

Brandt

et al. 2023

Aktuelle Dermatologie

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ZusammenfassungDie Dermatologische Klinik des Universitätsspitals Basel vereint die Disziplinen Dermatologie, Venerologie und Allergologie inkl. klinischer Immunologie. Sie zeichnet sich durch Patientenversorgung, Forschung und Weiterbildung auf universitärem Niveau aus. Mit ihrer 109-jährigen Geschichte bietet die Klinik ein breites Spektrum an evidenzbasierten Möglichkeiten in Diagnostik und Therapie. Unser Team erforscht und integriert kontinuierlich die neuesten Möglichkeiten der medizinischen und ästhetischen Dermatologie, der Allergologie, der 3D-Hautkrebsvorsorge und der Mohs-Chirurgie. Neben der Dermatologischen Poliklinik mit allgemeiner Sprechstunde und Notfalldienst verfügt die Klinik über eine wachsende Allergologische Poliklinik und eine stationäre Dermatologie mit 12 Betten, die ein breites Spektrum moderner dermatologischer Behandlungen anbietet. Hinzu kommt die 2019 gegründete Margarethenklinik als Zentrum für Ästhetik und Rekonstruktion. Verschiedene Spezialsprechstunden, eine Abteilung für Dermatopathologie, 2 Operationssäle sowie Bereiche für Lehre und Forschung runden das umfassende Angebot ab. Schwerpunkte der klinischen Forschung sind entzündliche Hauterkrankungen, allergologische Erkrankungen und Dermatoonkologie. Die Klinik forscht intensiv im Bereich der Biomedizin und der digitalen Dermatologie, insbesondere unter Verwendung von KI-Techniken zur Analyse von Hautbildern. Sie ist bestrebt, klinische Innovationen in der Dermatologie und Allergologie voranzutreiben mit Schwerpunkt auf digitalen Lösungen und der Verbindung von medizinischer und ästhetischer Dermatologie.

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Section: Digitale Dermatologieunclassified

Dermatologische Klinik des Universitätsspitals Basel

Hartmann,

Brenner,

Brandt

et al. 2023

Aktuelle Dermatologie

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Robust T-Loss for Medical Image Segmentation

Gonzalez-Jimenez,

Lionetti,

Gottfrois

et al. 2023

Lecture Notes in Computer Science

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Image-Based Artificial Intelligence in Psoriasis Assessment: The Beginning of a New Diagnostic Era?

Goessinger,

Gottfrois,

Mueller

et al. 2024

Am J Clin Dermatol

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Psoriasis, a chronic inflammatory skin disease, affects millions of people worldwide. It imposes a significant burden on patients’ quality of life and healthcare systems, creating an urgent need for optimized diagnosis, treatment, and management. In recent years, image-based artificial intelligence (AI) applications have emerged as promising tools to assist physicians by offering improved accuracy and efficiency. In this review, we provide an overview of the current landscape of image-based AI applications in psoriasis. Emphasis is placed on machine learning (ML) algorithms, a key subset of AI, which enable automated pattern recognition for various tasks. Key AI applications in psoriasis include lesion detection and segmentation, differentiation from other skin conditions, subtype identification, automated area involvement, and severity scoring, as well as personalized treatment selection and response prediction. Furthermore, we discuss two commercially available systems that utilize standardized photo documentation, automated segmentation, and semi-automated Psoriasis Area and Severity Index (PASI) calculation for patient assessment and follow-up. Despite the promise of AI in this field, many challenges remain. These include the validation of current models, integration into clinical workflows, the current lack of diversity in training-set data, and the need for standardized imaging protocols. Addressing these issues is crucial for the successful implementation of AI technologies in clinical practice. Overall, we underscore the potential of AI to revolutionize psoriasis management, highlighting both the advancements and the hurdles that need to be overcome. As technology continues to evolve, AI is expected to significantly improve the accuracy, efficiency, and personalization of psoriasis treatment.

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Objective hand eczema severity assessment with automated lesion anatomical stratification

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Robust T-Loss for Medical Image Segmentation

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