Model Dermatol – ພະຍາດຜິວໜັງ

IDerma

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ປັນຍາປະດິດຈະສະແກນຮູບທີ່ສະໜອງໃຫ້ ແລະຊ່ວຍລະບຸບັນຫາຜິວໜັງຂອງທ່ານໄດ້ທັນທີ. ປັນຍາທຽມໃຫ້ຂໍ້ມູນທາງການແພດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກ່ຽວກັບພະຍາດຜິວໜັງ (ເຊັ່ນ: ຜື່ນຜິວໜັງ, ຕຸ່ມຕຸ່ມ, ຮັງສີ) ແລະມະເຮັງຜິວໜັງ (ເຊັ່ນ: melanoma).

- ຖ່າຍຮູບຜິວຫນັງແລະສົ່ງໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ. ຮູບພາບທີ່ຖືກຕັດໄດ້ຖືກໂອນ, ແຕ່ພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.
- ປັນຍາທຽມສະຫນອງການເຊື່ອມຕໍ່ກັບເວັບໄຊທ໌ທີ່ອະທິບາຍອາການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະອາການຂອງພະຍາດຜິວຫນັງແລະມະເຮັງຜິວຫນັງ (ເຊັ່ນ: melanoma).
- ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດຈັດປະເພດຮູບພາບຂອງ 186 ພະຍາດຜິວຫນັງ, ລວມທັງປະເພດທົ່ວໄປຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຜິວຫນັງ (e.g., dermatitis atopic, hive, eczema, psoriasis, ສິວ, rosacea, onychomycosis, melanoma, nevus).
- ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຂອງ​ວິ​ທີ​ການ​ແມ່ນ​ຟຣີ​ແລະ​ຈໍາ​ນວນ​ທັງ​ຫມົດ​ຂອງ 104 ພາ​ສາ​ແມ່ນ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​.

* ສິ່ງພິມ
ພວກເຮົາໃຊ້ "Model Dermatology" algorithm. ການປະຕິບັດຂອງຜູ້ຈັດປະເພດໄດ້ຖືກຕີພິມຢູ່ໃນວາລະສານທາງການແພດທີ່ມີຊື່ສຽງຫຼາຍ.
- 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

* ຄໍາປະຕິເສດ
- ກະ​ລຸ​ນາ​ຊອກ​ຫາ​ຄໍາ​ແນະ​ນໍາ​ຈາກ​ທ່ານ​ຫມໍ​ນອກ​ເຫນືອ​ໄປ​ຈາກ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້ app ນີ້​ແລະ​ກ່ອນ​ທີ່​ຈະ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ທາງ​ການ​ແພດ​ໃດໆ​.
- ການວິນິດໄສຂອງມະເຮັງຜິວຫນັງຫຼືຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຜິວຫນັງໂດຍອີງໃສ່ຮູບພາບທາງດ້ານການຊ່ວຍອາດຈະພາດເຖິງ 10% ຂອງກໍລະນີ. ດັ່ງນັ້ນ, ແອັບຯນີ້ບໍ່ສາມາດທົດແທນການດູແລມາດຕະຖານ (ການກວດສອບໃນຄົນ).
- ການຄາດຄະເນຂອງ algorithm ບໍ່ແມ່ນການວິນິດໄສສຸດທ້າຍຂອງມະເຮັງຜິວຫນັງຫຼືຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງຜິວຫນັງ. ມັນໃຫ້ບໍລິການພຽງແຕ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນທາງການແພດສ່ວນບຸກຄົນສໍາລັບການອ້າງອີງ