{"id":555283,"date":"2026-06-03T22:38:58","date_gmt":"2026-06-03T20:38:58","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/strumenti-di-ai-e-di-ehealth-nellassistenza-hs\/"},"modified":"2026-06-03T22:39:06","modified_gmt":"2026-06-03T20:39:06","slug":"strumenti-di-ai-e-di-ehealth-nellassistenza-hs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/it\/strumenti-di-ai-e-di-ehealth-nellassistenza-hs\/","title":{"rendered":"Strumenti di AI e di eHealth nell’assistenza HS"},"content":{"rendered":"\n

Una preoccupazione fondamentale nel campo della dermatologia digitale \u00e8 quella di tradurre efficacemente le scoperte scientifiche in applicazioni digitali pratiche. Il rapido sviluppo delle tecniche di intelligenza artificiale (AI), in particolare l’apprendimento profondo, ha rivoluzionato l’imaging medico. In uno studio recente, un modello Vision Transformer (ViT) ha mostrato un grande potenziale per la classificazione delle immagini nel contesto della diagnostica HS. In un altro studio, l’attenzione era rivolta al miglioramento delle capacit\u00e0 di autogestione nell’HS. Un’applicazione sviluppata appositamente per questo scopo ha mostrato risultati promettenti nella fase pilota. <\/strong><\/p>\n\n

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