SkinScreen

SkinScreen, LLC.

Acerca desta aplicación

A aplicación SkinScreen amplía as capacidades humanas na detección e clasificación de lesións de pel / cancro de pel nos obxectivos de asistencia sanitaria baseados no valor. SkinScreen ofrece a capacidade de detectar lesións cutáneas malignas e benignas en tempo real a través dunha solución altamente precisa e precisa. A solución aproveita o poder da aprendizaxe profunda, un método baixo intelixencia artificial (AI), para permitir predicións máis rápidas e precisas das que antes estaban dispoñibles. A través dun termo que marcamos como marca, chamado Modelo Indescritible, é un modelo de IA que está sementado con hiperparámetros inicialmente, pero o modelo adestra continuamente a atopar o mellor axuste ao conxunto de datos sen que sexa necesaria ningunha intervención humana futura. Actualmente, a detección realízase manualmente por un dermatólogo ou técnico a través dun enfoque heurístico coñecido como ABCDE (asimetría, irregularidade fronteiriza, cor, diámetro, evolución).

SkinScreen ofrece unha serie de diferenzas que outras solucións no mercado:

1. Asegúrese da privacidade do usuario. Aproveitando a última arquitectura MobileNetV2, o modelo de IA pode executarse no dispositivo dun usuario e non hai que volver cargar imaxes aos servidores de SkinScreen a diferenza doutras solucións.

2. Detectar se hai unha lesión na pel. Moitas solucións de detección de pel de IA non detectan inicialmente se hai unha lesión na pel. Confían na intervención manual do usuario humano para proporcionar unha imaxe de lesión na pel. Por exemplo, se un usuario proporciona unha imaxe dunha xirafa, as súas solucións clasificarán a imaxe independentemente. O sofisticado modelo de IA de SkinScreen é capaz de detectar se hai unha lesión na pel antes da clasificación.

3. Detectar máis clases de lesións cutáneas - Ao detectar 9 clases comúns de lesións cutáneas benignas e malignas (queratoses actínicas, anxiosas, carcinoma de células basais, dermatofibroma, nevo melanocítico, melanoma, queratoses seborreicas, carcinoma de células escamosas, lesións vasculares) somos capaces proporcionar mellores comentarios para cada individuo que se interfase con SkinScreen. E seguimos ampliando o número de clases de lesións cutáneas que apoiamos.

4. Proporcionar taxas de precisión e precisión máis altas. Estamos aproveitando un enfoque dobre para conseguir taxas de precisión e precisión máis altas. Primeiro empregamos un clasificador dunha clase para identificar se hai unha lesión na pel na imaxe. Se é así, podemos devolver as 3 clases de lesións cutáneas máis probables e as súas probabilidades asociadas. Parte diso lévase a cabo a través das 180.000 imaxes que empregamos para adestrar o noso modelo de IA.

5. Proporciona comentarios en tempo real: SkinScreen é capaz de devolverlle resultados ao usuario en menos de dous segundos de media. Aproveitando a arquitectura MobileNetV2 que ten unha menor latencia e maior precisión e poucas melloras propietarias, podemos notificar ao usuario os resultados de xeito oportuno.

6. Proporciona ferramentas fáciles de usar: as diferentes plataformas de SkinScreen poden axudar aos usuarios nas súas interaccións coa ferramenta. Tentamos logralo a través de ferramentas de apoio imprescindibles para detectar lesións na pel independentemente dos antecedentes e habilidades do usuario.

Novidades

- Updated to align with latest SDK (v36)