Model Derm – захворванне скуры

Iderma

Пра гэту праграму

Штучны інтэлект аналізуе вашыя прадстаўленыя фотаздымкі і імгненна шукае адпаведныя медыцынскія дакументы пра магчымыя скурныя захворванні. Алгарытм падае дакументы пра распаўсюджаныя скурныя захворванні (напрыклад, бородавкі, опясы), рака скуры (напрыклад, меланома) і іншыя скурныя высыпанні (напрыклад, крапіўніца). У 2022 годзе ў выніках тэставання 'Stiftung Warentest', нямецкай спажывецкай арганізацыі, гэтае прыкладанне атрымала ацэнкі задаволенасці, якія былі толькі крыху ніжэй за ацэнкі платных тэледэрматалагічных сэрвісаў.

- Зрабіце фатаграфіі праблемнай зоны скуры і адпраўце іх для аналізу. Перадаюцца толькі абрэзаныя выявы, неабходныя для ацэнкі; вашы асабістыя даныя не захоўваюцца.
- Алгарытм падае спасылкі на аўтарытэтныя медыцынскія рэсурсы, якія апісваюць ключавыя прыкметы і сімптомы скурных захворванняў і рака скуры (напрыклад, меланома).
- З магчымасцю класіфікацыі 186 розных скурных захворванняў, алгарытм уключае распаўсюджаныя дэрматалагічныя захворванні, такія як атопічны дэрматыт, крапіўніца, экзэма, псарыяз, вугры, розацеа, бородавкі, оніхомікоз (Onychomycosis), опясы, меланома і невусы.
- Гэта прыкладанне працуе выключна як інструмент пошуку выяваў і НЕ з'яўляецца дыягнастычнай платформай. Назвы захворванняў, прадстаўленыя праз спасылкі, не з'яўляюцца пацверджаным дыягназам рака скуры або іншых дэрматалагічных захворванняў. Хоць інфармацыя медыцынская, абавязкова КАНСУЛТУЙЦЕСЯ З ЛЕКАРОМ перад прыняццем любых рашэнняў у галіне здароўя.
- Выкарыстанне гэтага алгарытму цалкам БЯСПЛАТНА.

Мы выкарыстоўваем алгарытм 'Model Dermatology', прадукцыйнасць якога была праверана і апублікавана ў некалькіх рецэнзаваных медыцынскіх часопісах. Супольныя даследаванні праводзіліся з многімі міжнароднымі ўстановамі, уключаючы Сеульскі нацыянальны ўніверсітэт, Універсітэт Ёнсей, Базельскі ўніверсітэт, Стэнфардскі ўніверсітэт, Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) і Ospedale San Bortolo. Прадстаўленыя публікацыі ўключаюць:
- 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
- Planet-wide Performance of a Skin Disease AI Algorithm Validated in Korea. npj Digital Medicine 2025
- 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
- Performance of a deep neural network in teledermatology: a single center prospective diagnostic study. J Eur Acad Dermatol Venereol. 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
- Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network. JAMA Dermatol. 2019
- Classification of the Clinical Images for Benign and Malignant Cutaneous Tumors Using a Deep Learning Algorithm. J Invest Dermatol. 2018
- Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial. J Invest Dermatol. 2022>

* Адмова ад адказнасці
- Заўсёды звяртайцеся па прафесійную медычную кансультацыю ў дадатак да выкарыстання гэтага прыкладання, перш чым прымаць якія‑небудзь медычныя рашэнні.
- Дыягназ, заснаваны выключна на клінічных выявах, можа прапусціць да 10 % выпадкаў. Гэта прыкладанне не можа замяніць стандартную асабістую медычную ацэнку.
- Вывад алгарытму не з'яўляецца канчатковым дыягназам; ён прызначаны толькі для прадастаўлення персанальнай медычнай інфармацыі ў адукацыйных мэтах.