Model Derm–մաշկի հիվանդություն

IDerma

Կա գովազդ

Հավելվածի մասին

Արհեստական ​​ինտելեկտը սկանավորում է տրամադրված լուսանկարը և ակնթարթորեն օգնում է բացահայտել ձեր մաշկի խնդիրը: AI-ն տրամադրում է համապատասխան բժշկական տեղեկատվություն մաշկային հիվանդությունների (օրինակ՝ մաշկի ցան, գորտնուկ, փեթակ) և մաշկի քաղցկեղի (օրինակ՝ մելանոմա) վերաբերյալ:

◉ Լուսանկարեք մաշկի լուսանկարները և ներկայացրեք դրանք: Կտրված պատկերները փոխանցվում են, բայց մենք չենք պահում ձեր տվյալները:
◉ AI-ն տրամադրում է հղումներ դեպի կայքեր, որոնք նկարագրում են մաշկի հիվանդության և մաշկի քաղցկեղի (օրինակ՝ մելանոմա) համապատասխան նշաններն ու ախտանիշները:
◉ Ալգորիթմը կարող է դասակարգել 186 մաշկային հիվանդությունների պատկերներ, ներառյալ մաշկային խանգարումների ընդհանուր տեսակները (օրինակ՝ ատոպիկ դերմատիտ, փեթակ, էկզեմա, պսորիազ, պզուկ, ռոզացեա, օնիքոմիկոզ, մելանոմա, նևուս):
◉ Ալգորիթմի օգտագործումն անվճար է, և ընդհանուր առմամբ աջակցվում է 104 լեզու:

🞹 Հրապարակում
Մենք օգտագործում ենք «Model Dermatology» ալգորիթմը: Դասակարգչի աշխատանքը հրապարակվել է մի քանի հեղինակավոր բժշկական ամսագրերում:
- 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
- Performance of a deep neural network in teledermatology: a single center prospective diagnostic study. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020
- Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network. JAMA Dermatol. 2019
- Seems to be low, but is it really poor? : Need for Cohort and Comparative studies to Clarify Performance of Deep Neural Networks. J Invest Dermatol. 2020
- Multiclass Artificial Intelligence in Dermatology: Progress but Still Room for Improvement. J Invest Dermatol. 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
- Interpretation of the Outputs of Deep Learning Model trained with Skin Cancer Dataset. J Invest Dermatol. 2018
- Automated Dermatological Diagnosis: Hype or Reality? J Invest Dermatol. 2018
- Classification of the Clinical Images for Benign and Malignant Cutaneous Tumors Using a Deep Learning Algorithm. J Invest Dermatol. 2018
- 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
- Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial. J Invest Dermatol. 2022

🞹 Հրաժարում
- Այս հավելվածն օգտագործելուց բացի և որևէ բժշկական որոշում կայացնելուց առաջ խնդրում ենք բժշկի խորհրդատվություն ստանալ:
- Մաշկի քաղցկեղի կամ մաշկի խանգարման ախտորոշումը միայն կլինիկական պատկերների վրա կարող է բաց թողնել դեպքերի մինչև 10%-ը: Հետևաբար, այս հավելվածը չի կարող փոխարինել ստանդարտ խնամքին (անհատական ​​հետազոտություն):
- Ալգորիթմի կանխատեսումը մաշկի քաղցկեղի կամ մաշկային խանգարման վերջնական ախտորոշումը չէ: Այն ծառայում է միայն տեղեկանքի համար անհատականացված բժշկական տեղեկատվության տրամադրմանը