farmaecFARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and PharmacoepidemiologyФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология2070-49092070-4933IRBIS LLC10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2025.340farmaec-1269Research ArticleREVIEW ARTICLESОБЗОРНЫЕ ПУБЛИКАЦИИArtificial intelligence in dermatology: a comparative analysis of computer vision programs based on machine learning modelsИскусственный интеллект в дерматовенерологии: сравнительный анализ применяемых программ компьютерного зрения на основе моделей машинного обученияhttps://orcid.org/0000-0002-0459-0488КорабельниковД. И.KorabelnikovD. I.

Корабельников Даниил Иванович, к.м.н., доцент

2-я Брестская ул., д. 5, Москва 123056

Daniil I. Korabelnikov, MD, PhD, Assoc. Prof. 

5 2nd Brestskaya Str., Moscow 123056

https://orcid.org/0000-0001-7930-6018ЛамоткинА. И.LamotkinA. I.

Ламоткин Андрей Игоревич

2-я Брестская ул., д. 5, Москва 123056; ул. Добролюбова, д. 11, Москва 127254

Andrey I. Lamotkin, MD 

5 2nd Brestskaya Str., Moscow 123056; 11 Dobrolyubov Str., Moscow 127254

lamotkin.an@mail.ruАвтономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования «Московский медико-социальный институт им. Ф.П. Гааза»РоссияMoscow Haass Medical and Social InstituteRussian FederationАвтономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования «Московский медико-социальный институт им. Ф.П. Гааза»; Федеральное государственное бюджетное учреждение «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияMoscow Haass Medical and Social Institute; Central Research Institute of Organization and Informatization of HealthcareRussian Federation202522012026184571581Copyright © Korabelnikov D.I., Lamotkin A.I., 20262026Корабельников Д.И., Ламоткин А.И.Korabelnikov D.I., Lamotkin A.I.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pharmacoeconomics.ru/jour/article/view/1269Objective

Objective: To compare modern computer programs (smartphone programs – mobile applications) using artificial intelligence (AI) for diagnosing and dynamic monitoring of skin conditions.

Material and methods

Material and methods. A total of 1,319 publications were identified for AI-powered computer programs using targeted searches in PubMed/MEDLINE and Google Scholar databases, as well as in the eLibrary and CyberLeninka electronic libraries for the period 2016–2025. Queries focused on AI, convolutional neural networks (CNNs), computer programs (mobile apps), and dermatovenereology were used. After a multi-stage screening based on inclusion/exclusion criteria (including the availability of quantitative performance metrics), 9 key articles with specific descriptions of the computer programs (mobile apps) were selected. A search and subsequent analysis identified 9 computer programs (Google DermAssist, SkinIO, Melanoma Check, Derma Onko Check, SkinVision, Tibot, SkinScan, Aysa, and Skinive), which use AI to diagnose and monitor skin conditions.

Results

Results. Effectiveness of the programs varies: Google DermAssist and Derma Onko Check demonstrated high accuracy (96–97%) and sensitivity (97–98%), while Skinive showed improvement in metrics over time from 2020 to 2021 (maximum sensitivity of 97.9% and specificity of 97.1%). Limitations include dependence on photo image quality, low effectiveness for rare conditions and dark skin tones, and the need for a biopsy to confirm a diagnosis. Mobile apps using CNN demonstrate high sensitivity (87–97.9%), though specificity varies significantly (70–98%), which may increase the number of additional consultations with specialist doctors when using these programs in diagnostics.

Conclusion

Conclusion. AI-based software (mobile apps) offers significant potential for increasing the accessibility and accuracy of skin pathology diagnostics, especially in remote areas and regions with a shortage of dermatovenereologists. Promising developments encompass the integration of computer programs with telemedicine, the refinement of algorithms for diagnosing rare pathologies, and the standardization of testing to enhance result reproducibility.

Цель

Цель: cравнительный анализ современных программ для ЭВМ (программ для смартфонов – мобильных приложений), использующих искусственный интеллект (ИИ) для диагностики и динамического мониторинга патологий кожи, с оценкой их архитектуры, эффективности и применимости в клинической практике.

Материал и методы

Материал и методы. Для поиска программ ЭВМ под управлением ИИ с помощью целевого поиска в базах данных PubMed/ MEDLINE и Google Scholar, в электронных библиотеках eLibrary и КиберЛенинка за период 2016–2025 гг. с использованием запросов, ориентированных на ИИ, сверточные нейронные сети (англ. convolutional neural network, CNN), программы для ЭВМ (мобильные приложения) и дерматовенерологию, было найдено 1319 публикаций. После многоэтапного скрининга по критериям включения/исключения (в т.ч. по наличию количественных метрик эффективности) отобрано 9 ключевых статей с конкретным описанием программ для ЭВМ (мобильных приложений). Последующий анализ определил 9 программ (Google DermAssist, SkinIO, Melanoma Check, Derma Onko Check, SkinVision, Tibot, SkinScan, Aysa, Skinive), использующих ИИ для диагностики и мониторинга патологий кожи.

Результаты

Результаты. Эффективность программ различается: Google DermAssist и Derma Onko Check показали высокие точность (96– 97%) и чувствительность (97–98%), Skinive – улучшение метрик в динамике с 2020 по 2021 гг. (максимальная чувствительность 97,9%, специфичность 97,1%). Ограничения включают зависимость от качества фотоизображения, низкую эффективность при редких патологиях и темных тонах кожи, а также необходимость биопсии для подтверждения диагноза. Мобильные приложения, использующие CNN, демонстрируют высокую чувствительность (87–97,9%), но специфичность значительно варьируется (70–98%), что может увеличивать количество дополнительных консультаций врачей-специалистов при использовании этих программ в диагностике.

Заключение

Заключение. Программы для ЭВМ (мобильные приложения) на основе ИИ обладают значительным потенциалом для повышения доступности и точности диагностики патологий кожи, особенно в отдаленных районах и в регионах с дефицитом врачей-дерматовенерологов. Перспективы развития включают интеграцию программ для ЭВМ с телемедициной, улучшение алгоритмов диагностики редких патологий и стандартизацию тестирования для повышения воспроизводимости результатов.

искусственный интеллектсверточные нейронные сетипрограммы для ЭВМмобильные приложениятелемедицинадиагностикадерматовенерологияartificial intelligenceconvolutional neural networkstelemedicinemobile applicationsdiagnostics dermatologyReferencesLiopyris K., Gregoriou S., Dias J., Stratigos A.J. Artificial intelligence in dermatology: challenges and perspectives. Dermatol Ther. 2022; 12 (12): 2637–51. https://doi.org/10.1007/s13555-022-00833-8.Liopyris K., Gregoriou S., Dias J., Stratigos A.J. Artificial intelligence in dermatology: challenges and perspectives. Dermatol Ther. 2022; 12 (12): 2637–51. https://doi.org/10.1007/s13555-022-00833-8.De A., Sarda A., Gupta S., Das S. Use of artificial intelligence in dermatology. Indian J Dermatol. 2020; 65 (5): 352–7. https://doi.org/10.4103/ijd.IJD_418_20.De A., Sarda A., Gupta S., Das S. Use of artificial intelligence in dermatology. Indian J Dermatol. 2020; 65 (5): 352–7. https://doi.org/10.4103/ijd.IJD_418_20.Renders J.M., Simonart T. Role of artificial neural networks in dermatology. Dermatology. 2009; 219 (2): 102–4. https://doi.org/10.1159/000225933.3 Renders J.M., Simonart T. Role of artificial neural networks in dermatology. Dermatology. 2009; 219 (2): 102–4. https://doi.org/10.1159/000225933.Sarvamangala D.R., Kulkarni R.V. Convolutional neural networks in medical image understanding: a survey. Evol Intell. 2022; 15 (1): 1–22. https://doi.org/10.1007/s12065-020-00540-3.Sarvamangala D.R., Kulkarni R.V. Convolutional neural networks in medical image understanding: a survey. Evol Intell. 2022; 15 (1): 1–22. https://doi.org/10.1007/s12065-020-00540-3.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. Искусственный интеллект: основные термины и понятия, применение в здравоохранении и клинической медицине. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2024; 17 (3): 409–15. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.267.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Lamotkin I.A. Artificial intelligence: basic terms and concepts, the application in healthcare and clinical medicine. FARMAKOEKONOMIKA. Sovremennaya farmakoekonomika i farmakoepidemiologiya / FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2024; 17 (3): 409–15 (in Russ.). https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2024.267.Daneshjou R., Smith M.P., Sun M.D., et al. Lack of transparency and potential bias in artificial intelligence data sets and algorithms: a scoping review. JAMA Dermatol. 2021; 157 (11): 1362–9. https://doi.org/10.1001/jamadermatol.2021.3129.Daneshjou R., Smith M.P., Sun M.D., et al. Lack of transparency and potential bias in artificial intelligence data sets and algorithms: a scoping review. JAMA Dermatol. 2021; 157 (11): 1362–9. https://doi.org/10.1001/jamadermatol.2021.3129.Haddadin S., Ganti L. The use of artificial intelligence to detect malignant skin lesions. Mayo Clin Proc Digit Health. 2024; 2 (2): 241–5. https://doi.org/10.1016/j.mcpdig.2024.04.003.Haddadin S., Ganti L. The use of artificial intelligence to detect malignant skin lesions. Mayo Clin Proc Digit Health. 2024; 2 (2): 241–5. https://doi.org/10.1016/j.mcpdig.2024.04.003.Guido N., Hagstrom E., Ibler E., et al. A novel total body digital photography smartphone application designed to detect and monitor skin lesions: a pilot study. J Surg Dermatol. 2021; 6 (2): 14. https://doi.org/.18282/jsd.v6.i2.177.Guido N., Hagstrom E., Ibler E., et al. A novel total body digital photography smartphone application designed to detect and monitor skin lesions: a pilot study. J Surg Dermatol. 2021; 6 (2): 14. https://doi.org/.18282/jsd.v6.i2.177.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. и др. Точность предварительной диагностики злокачественных меланоцитарных опухолей кожи с помощью программы искусственного интеллекта. Медицинский вестник ГВКГ им. Н.Н. Бурденко. 2025; 1: 42–51. https://doi.org/10.53652/2782-1730-2025-6-1-42-51.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Lamotkin I.A., et al. The accuracy of the preliminary diagnosis of malignant melanocytic skin tumors using the artificial intelligence program ''Melanoma Check". Medical Bulletin of the Main Military Clinical Hospital named after N.N. Burdenko. 2025; 1: 42–51 (in Russ.). https://doi.org/10.53652/2782-1730-2025-6-1-42-51.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Олисова О.Ю., Ламоткин И.А. Эффективность предварительной дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований кожи с помощью программы искусственного интеллекта Derma Onko Check. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2025; 18 (2): 261–70. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2025.294.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Olisova O.Yu., Lamotkin I.A. Effectiveness of preliminary differential diagnosis of benign and malignant skin neoplasms using the Derma Onko Check artificial intelligence program. FARMAKOEKONOMIKA. Sovremennaya farmakoekonomika i farmakoepidemiologiya / FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2025; 18 (2): 261–70 (in Russ.). https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2025.294.Smak Gregoor A.M., Sangers T.E., Bakker L.J., et al. An artificial intelligence based app for skin cancer detection evaluated in a population based setting. NPJ Digit Med. 2023; 6 (1): 90. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00831-w.Smak Gregoor A.M., Sangers T.E., Bakker L.J., et al. An artificial intelligence based app for skin cancer detection evaluated in a population based setting. NPJ Digit Med. 2023; 6 (1): 90. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00831-w.Marri S.S., Inamadar A.C., Janagond A.B., Albadri W. Analyzing the predictability of an artificial intelligence app (Tibot) in the diagnosis of dermatological conditions: a cross-sectional study. JMIR Dermatol. 2023; 6: e45529. https://doi.org/10.2196/45529.Marri S.S., Inamadar A.C., Janagond A.B., Albadri W. Analyzing the predictability of an artificial intelligence app (Tibot) in the diagnosis of dermatological conditions: a cross-sectional study. JMIR Dermatol. 2023; 6: e45529. https://doi.org/10.2196/45529.Wadhawan T., Situ N., Lancaster K., et al. SkinScan©: a portable library for melanoma detection on handheld devices. Proc IEEE Int Symp Biomed Imaging. 2011; 2011: 133–6. https://doi.org/10.1109/ISBI.2011.5872372.Wadhawan T., Situ N., Lancaster K., et al. SkinScan©: a portable library for melanoma detection on handheld devices. Proc IEEE Int Symp Biomed Imaging. 2011; 2011: 133–6. https://doi.org/10.1109/ISBI.2011.5872372.Marri S.S., Albadri W., Hyder M.S., et al. Efficacy of an artificial intelligence app (Aysa) in dermatological diagnosis: cross-sectional analysis. JMIR Dermatol. 2024; 7: e48811. https://doi.org/10.2196/48811.Marri S.S., Albadri W., Hyder M.S., et al. Efficacy of an artificial intelligence app (Aysa) in dermatological diagnosis: cross-sectional analysis. JMIR Dermatol. 2024; 7: e48811. https://doi.org/10.2196/48811.Sokolov K., Shpudeiko V. Dynamics of the neural network accuracy in the context of modernization of the algorithms of skin pathology recognition. Indian J Dermatol. 2022; 67 (3): 312. https://doi.org/10.4103/ijd.ijd_1070_21.Sokolov K., Shpudeiko V. Dynamics of the neural network accuracy in the context of modernization of the algorithms of skin pathology recognition. Indian J Dermatol. 2022; 67 (3): 312. https://doi.org/10.4103/ijd.ijd_1070_21.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. Предварительная дифференциальная диагностика доброкачественных и злокачественных опухолей из эпидермальной ткани кожи с применением программы искусственного интеллекта «Derma Onko Check». Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2025; 2: 223–42. https://doi.org/10.24412/2312-2935-2025-2-223-242.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Lamotkin I.A. Preliminary differential diagnosis of benign and malignant tumors from epidermal skin tissue using an artificial intelligence program “Derma Onko Check”. Current Problems of Health Care and Medical Statistics. 2025; 2: 223–42 (in Russ.). https://doi.org/10.24412/2312-2935-2025-2-223-242.Ламоткин А.И., Корабельников Д.И., Ламоткин И.А. и др. Точность предварительной диагностики доброкачественных и злокачественных меланоцитарных опухолей кожи с применением программы искусственного интеллекта для смартфона Derma Onko Check. Медицинский вестник ГВКГ им. Н.Н. Бурденко. 2025; 2: 39–48. https://doi.org/10.53652/2782-1730-2025-6-2-39-48.Lamotkin A.I., Korabelnikov D.I., Lamotkin I.A., et al. The accuracy of the preliminary diagnosis of benign and malignant melanocytic skin tumors using the “Derma Onko Check” AI-based smartphone application. Medical Bulletin of the Main Military Clinical Hospital named after N.N. Burdenko. 2025; 2: 39–48 (in Russ.). https://doi.org/10.53652/2782-1730-2025-6-2-39-48.Williamson S.M., Prybutok V. Balancing privacy and progress: a review of privacy challenges, systemic oversight, and patient perceptions in AI-driven healthcare. Appl Sci. 2024; 14 (2): 675. https://doi.org/10.3390/app14020675.Williamson S.M., Prybutok V. Balancing privacy and progress: a review of privacy challenges, systemic oversight, and patient perceptions in AI-driven healthcare. Appl Sci. 2024; 14 (2): 675. https://doi.org/10.3390/app14020675.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.