config.xxxhdpi

config.en

Everyone

IDerma

Nougat

Inteligența artificială poate analiza fotografia furnizată și poate ajuta instantaneu la găsirea informațiilor despre problema ta de piele. Algoritmul oferă informații medicale relevante despre boli de piele (de exemplu, negi, zona zoster), cancer de piele (de exemplu, melanom) și alte erupții cutanate (de exemplu, urticarie). În 2022, Stiftung Warentest, o organizație germană de consumatori, a acordat acestei aplicații ratinguri de satisfacție doar puțin mai mici decât serviciile de dermatologie telemedicină plătite.

◉ Captați fotografii de piele și trimiteți-le. Imaginile decupate sunt transferate, dar nu stocăm datele dumneavoastră.
◉ AI oferă link-uri către site-uri web care descriu semnele și simptomele relevante ale bolilor de piele și cancerului de piele (de exemplu, melanom).
◉ Algoritmul poate clasifica imagini cu 186 de boli ale pielii, inclusiv tipuri comune de afecțiuni ale pielii (de exemplu, dermatită atopică, stup, eczemă, psoriazis, acnee, rozacee, onicomicoză, melanom, nevus).
◉ Utilizarea algoritmului este gratuită și sunt acceptate în total 104 limbi.

🞹 Publicare
Utilizăm algoritmul „Model Dermatology”. Performanța clasificatorului a fost publicată în mai multe reviste medicale prestigioase. Numeroase studii colaborative au fost realizate cu diverse spitale internaționale, inclusiv Universitatea Națională din Seul, Universitatea Ulsan, Universitatea Yonsei, Universitatea Hallym, Universitatea Inje, Stanford, MSKCC și Ospedale San Bortolo.

- Assessment of Deep Neural Networks for the Diagnosis of Benign and Malignant Skin Neoplasms in Comparison with Dermatologists: A Retrospective Validation Study. PLOS Medicine, 2020 
- Performance of a deep neural network in teledermatology: a single center prospective diagnostic study. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 
- Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network. JAMA Dermatol. 2019 
- Seems to be low, but is it really poor? : Need for Cohort and Comparative studies to Clarify Performance of Deep Neural Networks. J Invest Dermatol. 2020 
- Multiclass Artificial Intelligence in Dermatology: Progress but Still Room for Improvement. J Invest Dermatol. 2020 
- Augment Intelligence Dermatology : Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders. J Invest Dermatol. 2020 
- Interpretation of the Outputs of Deep Learning Model trained with Skin Cancer Dataset. J Invest Dermatol. 2018 
- Automated Dermatological Diagnosis: Hype or Reality? J Invest Dermatol. 2018 
- Classification of the Clinical Images for Benign and Malignant Cutaneous Tumors Using a Deep Learning Algorithm. J Invest Dermatol. 2018
- Augmenting the Accuracy of Trainee Doctors in Diagnosing Skin Lesions Suspected of Skin Neoplasms in a Real-World Setting: A Prospective Controlled Before and After Study. PLOS One, 2022
- Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial. J Invest Dermatol. 2022

🞹 Disclaimer
- Vă rugăm să solicitați sfatul unui medic în plus față de utilizarea acestei aplicații și înainte de a lua orice decizie medicală.
- Diagnosticul de cancer de piele sau tulburare de piele bazat exclusiv pe imagini clinice poate rata până la 10% din cazuri. Prin urmare, această aplicație nu poate înlocui îngrijirea standard (examinare în persoană).
- Predicția algoritmului nu este diagnosticul final al cancerului de piele sau al bolii cutanate. Acesta servește doar pentru a furniza informații medicale personalizate pentru referință

Model Dermatol– Boală de piele

Cea mai recentă versiune a Model Dermatol– Boală de piele

Alte versiuni