There are doubts about the current diagnosis method, in which a doctor makes a diagnosis of a current medical image scan visually and the patient or examinee accepts the doctor's opinion, and there is a need to make a determine a diagnosis with more medical/scientific means. Hence, the problem should be addressed of using artificial intelligence (below, AI) in making diagnoses. In order to address this problem, this method, in which a medical image with an AI determination is displayed in an image together with the symptom level, is characterized by a AI diagnosis which, in a captured image of an image area indicated by a doctor at the time of examination or diagnosis of a nonhuman animal, makes it possible, with an AI determination, to discover site symptoms other than those indicated, and moreover to prevent the overlooking or misdiagnosis of symptoms in an image, by means of software obtained by performing machine learning with artificially created training data and defined correct answers, said training data obtained by a specialist doctor performing a manipulation to place a symptomatic site in a captured image within a circle and inputting a numerical value indicating the degree of progression in the encircled area.Il existe des doutes concernant le procédé actuel de diagnostic, dans lequel un médecin effectue un diagnostic d'un balayage visuellement d'une image médicale actuelle et le·la patient·e ou la personne examiné·e accepte l'opinion du médecin, et il existe un besoin de déterminer un diagnostic avec des moyens plus médicaux/scientifiques. De là, le problème pourrait être abordé à l'aide de l'intelligence artificielle (ci-dessous, I.A.) dans la pose de diagnostics. Afin d'aborder ledit problème, ledit procédé, dans lequel une image médicale avec une détermination par A.I. est affichée dans une image conjointement au niveau de symptôme, est caractérisé par un diagnostic I.A., lequel, dans une image capturée d'une zone d'image indiquée par un médecin au m
