SkinScreen
5+
letöltés
Korhatár nélküli
info
Az alkalmazásról
A SkinScreen alkalmazás kiterjeszti az emberi képességeket a bőrelváltozások / bőrrák észlelésében és osztályozásában az értékalapú egészségügyi célok támogatásában. A SkinScreen lehetőséget nyújt a rosszindulatú és jóindulatú bőrelváltozások valós idejű felismerésére egy nagyon pontos és pontos megoldás révén. A megoldás kihasználja a mély tanulás erejét, a mesterséges intelligencia (AI) módszerét, hogy gyorsabb és pontosabb előrejelzéseket tegyen lehetővé, mint amilyen korábban rendelkezésre állt. Az általunk védjeggyel ellátott, leírhatatlan modellnek nevezett kifejezés révén egy mesterséges intelligencia-modell kezdetben hiperparaméterekkel van beágyazva, azonban a modell folyamatosan képzi magát, hogy megtalálja a legjobb illeszkedést az adathalmazhoz anélkül, hogy bármilyen emberi beavatkozás szükséges lenne. Jelenleg a detektálást egy bőrgyógyász vagy technikus végzi manuálisan az ABCDE néven ismert heurisztikus megközelítéssel (aszimmetria, határellenőrzés, szín, átmérő, evolúció).
A SkinScreen számos különbséget kínál, mint a piac többi megoldása:
1. Biztosítsa a felhasználók adatait - A legújabb MobileNetV2 architektúra kihasználásával az AI modell képes futtatni a felhasználó eszközén, és más megoldásoktól eltérően nem kell képet feltölteni a SkinScreen szervereire.
2. Annak észlelése, hogy van-e bőrelváltozás - Számos AI bőrfelismerő megoldás nem érzékeli, hogy a képen bőrelváltozás van-e kezdetben. A bőrelváltozás elkészítéséhez az emberi felhasználó kézi beavatkozására támaszkodnak. Például, ha a felhasználó képet ad egy zsiráfról, a megoldásaik ettől függetlenül osztályozzák a képet. A SkinScreen kifinomult AI-modellje képes felismerni, hogy van-e bőrelváltozás a besorolás előtt.
3. A bőrelváltozások több osztályának felismerése - A bőrelváltozások 9 gyakori jóindulatú és rosszindulatú osztályának felismerésével (Actinic Keratosis, Angioma, Basal Cell Carcinoma, Dermatofibroma, Melanocytás Nevus, Melanoma, Seborrheic Keratosis, Squamous Cell Carcinoma, Vascularis elváltozások) képesek vagyunk jobb visszajelzést adhat minden olyan személy számára, aki kapcsolódik a SkinScreen-hez. És folyamatosan bővítjük a támogatott bőrelváltozás osztályok számát.
4. Nagyobb pontosság és pontosság biztosítása - Kétszeres megközelítést alkalmazunk a nagyobb pontosság és pontosság eléréséhez. Először egy osztályú osztályozót használunk annak azonosítására, hogy van-e bőrelváltozás a képen. Ha igen, akkor vissza tudjuk adni a 3 legvalószínűbb bőrelváltozás osztályt és a hozzájuk kapcsolódó valószínűségeket. Ennek egy része azon a 180 000 képen keresztül valósul meg, amelyeket az AI modellünk képzésére használunk.
5. Valós idejű visszajelzés - A SkinScreen átlagosan két másodperc alatt képes visszajuttatni a felhasználót. Az alacsonyabb késleltetésű, nagyobb pontosságú és kevés saját fejlesztéssel rendelkező MobileNetV2 architektúra kihasználásával időben értesíthetjük a felhasználót az eredményekről.
6. Felhasználóbarát eszközök biztosítása - A SkinScreen különböző platformjai képesek segíteni a felhasználókat az eszközzel való interakcióik során. Ezt olyan támogató eszközökkel próbáljuk megvalósítani, amelyek nélkülözhetetlenek a bőrelváltozások felderítésében, függetlenül a felhasználó hátterétől és készségkészleteitől.
A SkinScreen számos különbséget kínál, mint a piac többi megoldása:
1. Biztosítsa a felhasználók adatait - A legújabb MobileNetV2 architektúra kihasználásával az AI modell képes futtatni a felhasználó eszközén, és más megoldásoktól eltérően nem kell képet feltölteni a SkinScreen szervereire.
2. Annak észlelése, hogy van-e bőrelváltozás - Számos AI bőrfelismerő megoldás nem érzékeli, hogy a képen bőrelváltozás van-e kezdetben. A bőrelváltozás elkészítéséhez az emberi felhasználó kézi beavatkozására támaszkodnak. Például, ha a felhasználó képet ad egy zsiráfról, a megoldásaik ettől függetlenül osztályozzák a képet. A SkinScreen kifinomult AI-modellje képes felismerni, hogy van-e bőrelváltozás a besorolás előtt.
3. A bőrelváltozások több osztályának felismerése - A bőrelváltozások 9 gyakori jóindulatú és rosszindulatú osztályának felismerésével (Actinic Keratosis, Angioma, Basal Cell Carcinoma, Dermatofibroma, Melanocytás Nevus, Melanoma, Seborrheic Keratosis, Squamous Cell Carcinoma, Vascularis elváltozások) képesek vagyunk jobb visszajelzést adhat minden olyan személy számára, aki kapcsolódik a SkinScreen-hez. És folyamatosan bővítjük a támogatott bőrelváltozás osztályok számát.
4. Nagyobb pontosság és pontosság biztosítása - Kétszeres megközelítést alkalmazunk a nagyobb pontosság és pontosság eléréséhez. Először egy osztályú osztályozót használunk annak azonosítására, hogy van-e bőrelváltozás a képen. Ha igen, akkor vissza tudjuk adni a 3 legvalószínűbb bőrelváltozás osztályt és a hozzájuk kapcsolódó valószínűségeket. Ennek egy része azon a 180 000 képen keresztül valósul meg, amelyeket az AI modellünk képzésére használunk.
5. Valós idejű visszajelzés - A SkinScreen átlagosan két másodperc alatt képes visszajuttatni a felhasználót. Az alacsonyabb késleltetésű, nagyobb pontosságú és kevés saját fejlesztéssel rendelkező MobileNetV2 architektúra kihasználásával időben értesíthetjük a felhasználót az eredményekről.
6. Felhasználóbarát eszközök biztosítása - A SkinScreen különböző platformjai képesek segíteni a felhasználókat az eszközzel való interakcióik során. Ezt olyan támogató eszközökkel próbáljuk megvalósítani, amelyek nélkülözhetetlenek a bőrelváltozások felderítésében, függetlenül a felhasználó hátterétől és készségkészleteitől.
Frissítve:
A biztonság annak megértésével kezdődik, hogy miként gyűjtik és osztják meg a fejlesztők az adataidat. Az adatvédelemmel és -biztonsággal kapcsolatos gyakorlat a használattól, a régiótól és életkortól függően változhat. A fejlesztő adta meg ezeket az információkat, és idővel frissítheti őket.
Nem osztanak meg adatokat harmadik felekkel
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a megosztást
Nem történt adatgyűjtés
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a gyűjtést
Újdonságok
- Updated to align with latest SDK (v36)
Alkalmazás támogatása
phone
Telefonszám
+14109147216
A fejlesztőről
Jason Benkert
jason.benkert@skinscreen.io
1514 Crowner Rd
Shady Side, MD 20764-9416
United States