SkinScreen

SkinScreen, LLC.

Aplikazio honi buruz

SkinScreen aplikazioak gizakiaren gaitasunak zabaltzen ditu larruazaleko lesioak / larruazaleko minbizia detektatzeko eta sailkatzeko balioan oinarritutako osasun helburuetan. SkinScreen-ek azaleko lesio gaiztoak eta onberak denbora errealean hautemateko gaitasuna eskaintzen du, oso irtenbide zehatz eta zehatz baten bidez. Irtenbideak ikaskuntza sakonaren ahalmena aprobetxatzen du, adimen artifizialaren (AI) metodoa, lehen eskuragarri zeuden baino iragarpen azkarrago eta zehatzagoak ahalbidetzeko. Marka komertziala izendatu dugun termino baten bidez, Indescribable Model izenekoa, hasieran hiperparametroekin hazten den AI eredua da. Hala ere, ereduak etengabe entrenatzen du datu-basearen aurka egokien aurkitzen, etorkizuneko giza esku-hartzerik gabe. Gaur egun, detekzioa dermatologo edo teknikari batek eskuz egiten du ABCDE (Asimetria, Mugako Irregulartasuna, Kolorea, Diametroa, Bilakaera) deritzon ikuspegi heuristikoaren bidez.

SkinScreen-ek merkatuan dauden beste irtenbide batzuek baino desberdintasun ugari eskaintzen ditu:

1. Ziurtatu erabiltzailearen pribatutasuna - MobileNetV2 azken arkitektura baliatuz AI modeloa erabiltzailearen gailuan exekutatzeko gai da eta ez da irudirik berriro kargatu behar SkinScreen zerbitzarietara beste irtenbide batzuek ez bezala.

2. Detektatu larruazaleko lesiorik dagoen ala ez - AI larruazala hautemateko irtenbide askok ez dute antzematen larruazaleko lesiorik irudian dagoen ala ez. Giza erabiltzailearen esku-hartzearen oinarrian oinarritzen dira larruazaleko lesioaren irudia emateko. Adibidez, erabiltzaileak jirafa baten irudia ematen badu, bere soluzioek irudia sailkatuko dute. SkinScreen AIren eredu sofistikatuak sailkapenaren aurretik larruazaleko lesiorik dagoen ala ez antzemateko gai da.

3. Azaleko lesio klase gehiago detektatu - Larruazaleko lesio klase onbak eta gaizto arruntak (Keratoses aktinikoa, Angioma, Basal Cell Carcinoma, Dermatofibroma, Melanocytic nevus, Melanoma, Seborrheic keratoses, Seborrheic keratoses, Squamous Cell Carcinoma, Vascular lesions) 9 klaseko lesio onberak eta gaiztoen ohiko klaseak detektatuz. eman iritzi hobea SkinScreen-ekin interfazea duen pertsona bakoitzari. Onartzen ditugun larruazaleko lesio klaseak zabaltzen jarraitzen dugu.

4. Zehaztasun eta zehaztasun tasa altuagoak eman - Bi bider planteamendu bat egiten ari gara zehaztasun eta zehaztasun tasa altuagoak lortzeko. Lehenik eta behin klase bakarreko sailkatzailea erabiltzen dugu irudian larruazaleko lesiorik dagoen ala ez identifikatzeko. Horrela bada, azaleko lesio klaseak eta horiei lotutako probabilitateak ematen dizkiegu. Horren zati bat gure AI eredua trebatzeko erabiltzen ditugun 180.000 irudien bidez lortzen da.

5. Eman denbora errealeko iritzia - SkinScreen-ek emaitzak batez beste bi segundotan ematen dizkio erabiltzaileari. Latentzia txikiagoa eta zehaztasun handiagoa eta jabego-hobekuntza gutxi dituen MobileNetV2 arkitektura baliatuz, emaitzak erabiltzaileari garaiz jakinarazteko gai gara.

6. Erabil itzazu erabilerrazak diren tresnak - SkinScreen plataforma ezberdinek erabiltzaileek tresnarekin dituzten elkarreraginetan laguntzeko gai dira. Erabiltzailearen aurrekariak eta trebetasun multzoak kontuan hartu gabe larruazaleko lesioak detektatzeko ezinbestekoak diren laguntza tresnen bidez lortzen saiatzen gara.

Berritasunak

- Updated to align with latest SDK (v36)