Artificial intelligence for the diagnosis of erythematous-squamous dermatological diseases: technological contributions to primary care (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS PORTO - FSP ; BARCELLOS FILHO, FABIANO NOVAES - FSP
- Unidade: FSP
- DOI: 10.1016/j.abd.2025.501169
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; DERMATOLOGIA; DIAGNÓSTICO DIFERENCIAL; APRENDIZAGEM; DERMATOPATIAS; ATENÇÃO PRIMÁRIA À SAÚDE
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Anais Brasileiros de Dermatologia
- ISSN: 0365-0596
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.100, n.5, on-line, 2025
- Este periódico possui versão em acesso aberto
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- Versão: publishedVersion
- Licença: cc-by
- Evidência: deprecated
- Status do Acesso Aberto: gold
-
ABNT
CIPRIANO, Raiza Brito et al. Artificial intelligence for the diagnosis of erythematous-squamous dermatological diseases: technological contributions to primary care. Anais Brasileiros de Dermatologia, v. 100, n. 5, 2025Tradução . . Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4864c7fd-ba2c-4798-8f29-828b69d6ee0a/HEP_18_2025.pdf. Acesso em: 10 mar. 2026. -
APA
Cipriano, R. B., Falco Neto, W., Barcellos Filho, F. N., & Chiavegatto Filho, A. D. P. (2025). Artificial intelligence for the diagnosis of erythematous-squamous dermatological diseases: technological contributions to primary care. Anais Brasileiros de Dermatologia, 100( 5). doi:10.1016/j.abd.2025.501169 -
NLM
Cipriano RB, Falco Neto W, Barcellos Filho FN, Chiavegatto Filho ADP. Artificial intelligence for the diagnosis of erythematous-squamous dermatological diseases: technological contributions to primary care [Internet]. Anais Brasileiros de Dermatologia. 2025 ;100( 5):[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4864c7fd-ba2c-4798-8f29-828b69d6ee0a/HEP_18_2025.pdf -
Vancouver
Cipriano RB, Falco Neto W, Barcellos Filho FN, Chiavegatto Filho ADP. Artificial intelligence for the diagnosis of erythematous-squamous dermatological diseases: technological contributions to primary care [Internet]. Anais Brasileiros de Dermatologia. 2025 ;100( 5):[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4864c7fd-ba2c-4798-8f29-828b69d6ee0a/HEP_18_2025.pdf - Multicenter comparative analysis of local and aggregated data training strategies in COVID-19 outcome prediction with Machine learning
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| Tipo | Nome | Link | |
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