Model Derm–Sëmundje të lëkurës

IDerma

Rreth këtij aplikacioni

Inteligjenca artificiale skanoni fotografinë e dhënë dhe ndihmon menjëherë në identifikimin e problemit të lëkurës tuaj. Inteligjenca artificiale ofron informacione përkatëse mjekësore mbi sëmundjet e lëkurës (p.sh., skuqjen e lëkurës, lythrat, zgjebat) dhe kancerin e lëkurës (p.sh., melanoma).

◉ Kapni fotografi të lëkurës dhe dorëzoni ato. Imazhet e prerë transferohen, por ne nuk i ruajmë të dhënat tuaja.
◉ Inteligjenca artificiale ofron lidhje me faqet e internetit që përshkruajnë shenjat dhe simptomat përkatëse të sëmundjes së lëkurës dhe kancerit të lëkurës (p.sh., melanoma).
◉ Algoritmi mund të klasifikojë imazhet e 186 sëmundjeve të lëkurës, duke përfshirë llojet e zakonshme të çrregullimeve të lëkurës (p.sh., dermatiti atopik, zgjebat, ekzema, psoriasis, aknet, rosacea, onikomikoza, melanoma, nevus).
◉ Përdorimi i algoritmit është falas dhe mbështetet në gjithsej 104 gjuhë.

🞹 Publikim
Ne përdorim algoritmin "Model Dermatology". Performanca e klasifikuesit është botuar në disa revista prestigjioze mjekësore.
- 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

🞹 Mohim përgjegjësie
- Ju lutemi, kërkoni këshillën e një mjeku përveç përdorimit të këtij aplikacioni dhe përpara se të merrni ndonjë vendim mjekësor.
- Diagnoza e kancerit të lëkurës ose e çrregullimit të lëkurës bazuar vetëm në imazhet klinike mund të humbasë deri në 10% të rasteve. Prandaj, ky aplikacion nuk mund të zëvendësojë kujdesin standard (ekzaminim personal).
- Parashikimi i algoritmit nuk është diagnoza përfundimtare e kancerit të lëkurës ose çrregullimit të lëkurës. Ai shërben vetëm për të ofruar informacion të personalizuar mjekësor për referencë