Nous avons évalué la performance de trois modèles de machine learning pour classifier 39 cas de syphilis primaire et secondaire à l'aide de méta-données associées et d'images cliniques. Les trois modèles ont correctement classé 33 images, avec un accord global de 84,6 % (IC 95 % 69,5-94,1 %). Les modèles de machine learning peuvent soutenir le dépistage des symptômes basé sur le patient.
Allan-Blitz et al. (Thu,) ont étudié cette question.