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À propos de cette appli

NLM paludisme Screener est une application de diagnostic qui aide les utilisateurs dans le diagnostic du paludisme et dans le suivi des patients atteints de paludisme. Les chiffres d'applications infectées et les globules rouges non infectés dans les images de frottis sanguin capturées par la caméra du smartphone lorsqu'il est fixé à l'oculaire d'un microscope. Il utilise l'analyse de l'image et l'apprentissage automatique des méthodes pour identifier les cellules individuelles et discrimine entre les cellules infectées et non infectées. L'application signale la parasitémie détectée à l'utilisateur et les stocke dans une base de données des patients, ce qui permet le suivi des patients au fil du temps.

NLM paludisme Screener est un projet de R & D du Centre national de Lister Hill of Biomedical Communications, qui est une division de la National Library of Medicine (NLM) au National Institutes of Health (NIH). Le développement d'applications est en étroite collaboration avec les partenaires nationaux et internationaux, y compris l'Université de Mahidol (Thaïlande), Université d'Oxford (Royaume-Uni), et de l'Université du Missouri.

L'application est actuellement en phase de test bêta et de la recherche en cours et le développement vise à ajouter plus de fonctionnalités à l'avenir. Les organisations et les instituts ayant un intérêt dans le diagnostic du paludisme, soit pour le dépistage de la recherche ou sur le terrain, sont invités à tester la version bêta et de fournir une rétroaction, ce qui contribuerait à l'amélioration de l'application. Si vous êtes intéressé, s'il vous plaît nous contacter à l'adresse e-mail indiquée dans l'application, ou visitez notre page web du projet https://ceb.nlm.nih.gov/projects/malaria-screener/
Dernière mise à jour :
9 févr. 2021

Sécurité des données

La sécurité consiste d'abord à comprendre comment les développeurs collectent et partagent vos données. Les pratiques en matière de confidentialité et de sécurité des données peuvent varier selon votre utilisation, votre région et votre âge. Le développeur a fourni ces renseignements et peut les mettre à jour au fil du temps.
Aucune donnée n'est partagée avec des tiers
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Aucune donnée collectée
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Les données sont chiffrées en transit

Quoi de neuf?

- Introduced slide-level confidence and threshold. The App will output binary classification result for each slide.
- Now uses different colors to indicate the confidence level for each parasite detection.