Model Dermatol – Húðsjúkdómur
4,5star
2,8 þ. umsagnir
100 þ.+
Niðurhal
Ekkert aldurstakmark
info
Um þetta forrit
Gervigreind skannar meðfylgjandi ljósmynd og aðstoðar samstundis við að bera kennsl á húðvandamál þitt. Gervigreind veitir viðeigandi læknisfræðilegar upplýsingar um húðsjúkdóma (t.d. húðútbrot, vörtu, ofsakláða) og húðkrabbamein (t.d. sortuæxli).
- Taktu húðmyndir og sendu þær inn. Skurðar myndirnar eru fluttar en við geymum ekki gögnin þín.
- Gervigreind veitir tengla á vefsíður sem lýsa viðeigandi einkennum um húðsjúkdóma og húðkrabbamein (t.d. sortuæxli).
- Reikniritið getur flokkað myndir af 186 húðsjúkdómum, þar á meðal algengum tegundum húðsjúkdóma (t.d. ofnæmishúðbólgu, ofsakláða, exem, psoriasis, unglingabólur, rósroða, ónychomycosis, sortuæxli, nevus).
- Notkun reikniritsins er ókeypis og samtals 104 tungumál eru studd.
* Útgáfa
Við notum reikniritið „Model Dermatology“. Frammistaða flokkarans hefur verið birt í nokkrum virtum læknatímaritum.
- 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
* Fyrirvari
- Vinsamlegast leitaðu ráða hjá lækni auk þess að nota þetta forrit og áður en þú tekur læknisfræðilegar ákvarðanir.
- Greining á húðkrabbameini eða húðsjúkdómi sem byggist eingöngu á klínískum myndum getur misst af allt að 10% tilvika. Þess vegna getur þetta app ekki komið í stað hefðbundinnar umönnunar (sjálfskoðun).
- Spá reikniritsins er ekki endanleg greining á húðkrabbameini eða húðsjúkdómum. Það þjónar aðeins til að veita persónulegar læknisfræðilegar upplýsingar til viðmiðunar
- Taktu húðmyndir og sendu þær inn. Skurðar myndirnar eru fluttar en við geymum ekki gögnin þín.
- Gervigreind veitir tengla á vefsíður sem lýsa viðeigandi einkennum um húðsjúkdóma og húðkrabbamein (t.d. sortuæxli).
- Reikniritið getur flokkað myndir af 186 húðsjúkdómum, þar á meðal algengum tegundum húðsjúkdóma (t.d. ofnæmishúðbólgu, ofsakláða, exem, psoriasis, unglingabólur, rósroða, ónychomycosis, sortuæxli, nevus).
- Notkun reikniritsins er ókeypis og samtals 104 tungumál eru studd.
* Útgáfa
Við notum reikniritið „Model Dermatology“. Frammistaða flokkarans hefur verið birt í nokkrum virtum læknatímaritum.
- 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
* Fyrirvari
- Vinsamlegast leitaðu ráða hjá lækni auk þess að nota þetta forrit og áður en þú tekur læknisfræðilegar ákvarðanir.
- Greining á húðkrabbameini eða húðsjúkdómi sem byggist eingöngu á klínískum myndum getur misst af allt að 10% tilvika. Þess vegna getur þetta app ekki komið í stað hefðbundinnar umönnunar (sjálfskoðun).
- Spá reikniritsins er ekki endanleg greining á húðkrabbameini eða húðsjúkdómum. Það þjónar aðeins til að veita persónulegar læknisfræðilegar upplýsingar til viðmiðunar
Uppfært
Öryggi hefst með skilningi á því hvernig þróunaraðilar safna og deila gögnunum þínum. Persónuvernd gagna og öryggisráðstafanir geta verið breytilegar miðað við notkun, svæði og aldur notandans. Þetta eru upplýsingar frá þróunaraðilanum og viðkomandi kann að uppfæra þær með tímanum.
Einkunnir og umsagnir
4,5
2,73 þ. umsagnir
