Model Dermatol – Skin Disease

Iderma

앱 정보

이 앱은 피부과 진료가 어려운 미국/유럽의 유저를 대상으로 개발되었습니다. 독일의 Stiftung Warentest 에서 원격진료와 대등한 소비자만족도를 보였습니다. 그러나, 한국에서는 피부과 대면진료가 훨씬 더 정확하므로 가까운 피부과에서 진료받기 바랍니다. 일반인이 찍은 사진의 경우 품질이 떨어지는 문제가 있고, 사진만으로 모든 정보를 전달하기에 어려움이 있기 때문에, 피부과에서 진료를 보는 것이 가장 정확한 정확한 진단을 얻을 수 있습니다. Model Dermatol 은 피부암을 진단하는 앱이 아닙니다.

인공지능 알고리즘은 사진을 분석해서, 검색엔진보다 훨씬 더 정확한 맞춤형 의학 정보 (피부암, 피부질환) 를 제공합니다. 알고리즘의 성능은 해외 피부과 최상위 학술지 (인용수 기준 상위 5%) 에 여러차례 게재되었습니다. 다수의 임상연구가 한국, 미국, 칠레, 그리스, 이탈리아, 독일, 오스트리아 등의 의료기관에서 이루어졌습니다. 서울대, 울산대, 연세대, 한림대, 인제대, Stanford, MSKCC, Ospedale San Bortolo 등 국내외 병원에서 아래와 같은 다수의 공동연구가 이루어졌습니다.

* 연구 논문 리스트 *
- 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
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개발자 연락처 :
Iderma 대한민국 서울특별시 양천구
양천구 목동동로 63(신정동, 대영프라자303호)
08093 1178186625 2025-서울양천-0030 양천구청장

평점 및 리뷰

질환이 변화중일때는 피부암까지 나와 걱정했는데, 안정된 후에는 위험도도 같이 낮게 나왔습니다 위험 가능성이 꼭 맞지는 않을 수 있어도 5가지 중 한 가지는 맞는것 같아요 정확도 면에서는 아직 더 개발되어야 하지만, 자칫 놓칠 수 있는 경우도 많이 잡아줄 수 있고, 기본 상식도 높여주는것 같아 유익한 어플이라 생각합니다

팔 안쪽에 뾰루지 같은 것이 났길래 단순 피지이겠거니 했는데요. 짜도 아무런 피지도 나오지 않고 도리어 더 솟아오르더라고요. 이 어플을 이용해서 해당 부위를 사진찍고 확인해보니 피부섬유종이라고 나왔어요. 피부과에서도 피부섬유종으로 진단받았고요. 신기합니다. 구글이나 네이버의 이미지 검색에서도 환부를 찍어 검색해도 엉뚱한 결과만 나올 뿐 병명은 전혀 나오지 않거든요. 육안으로도 식별하기 어려운 부위를 척척 알아내네요.참 신박하고 유용한 어플입니다.

우연히 이 앱을 알게 되어 아버지 얼굴에 좀 이상해보이던 부위를 찍어 봤어요. 암점수가 97점이 나오더라구요. 사진 여러개로 돌려봐도 평균 95점 이상이었어요. 바로 그 주에 외과 가서 제거 수술하고 조직 검사 결과 받았는데 암이 맞았어요. 점수 높게 나오면 병원 가서 확인은 꼭 해보시길 바랍니다. 더불어 좋은 앱 덕분에 빨리 확인하게 되어서 진심으로 감사드립니다.