SkinScreen
5+
Niðurhal
Fyrir alla aldurshópa
info
Um þetta forrit
SkinScreen forritið nær til mannlegrar getu til að greina og flokka húðskemmdir / húðkrabbamein í stuðningsgildismarkmiðum í heilbrigðisþjónustu. SkinScreen býður upp á möguleika á að greina illkynja og góðkynja húðskemmdir í rauntíma með mjög nákvæmri og nákvæmri lausn. Lausnin nýtir kraft djúpt nám, aðferð undir gervigreind (AI), til að leyfa hraðari og nákvæmari spár en áður var í boði. Með hugtaki sem við höfum vörumerki, sem kallast Ólýsanlegt líkan, er það gervigreindarlíkan sem er sáð með háparametrum upphaflega, en líkanið þjálfar sig stöðugt í því að finna best við gagnapakkann án framtíðarafskipta manna. Eins og er er greiningin framkvæmd handvirkt af húðsjúkdómalækni eða tæknimanni með heurískri nálgun sem kallast ABCDE (Ósamhverfa, óreglu á mörkum, litur, þvermál, þróun).
SkinScreen býður upp á ýmsan mun en aðrar lausnir á markaðnum:
1. Tryggja næði notenda - Með því að nýta nýjustu MobileNetV2 arkitektúrinn er AI líkanið í gangi á tæki notandans og engar myndir þarf að hlaða aftur á netþjóna SkinScreen ólíkt öðrum lausnum.
2. Finndu hvort húðskemmdir eru til staðar - Margar gervilausnarlausnir í húð greina ekki hvort húðskemmdir eru til staðar í myndinni upphaflega. Þeir treysta á handbók afskipta af notendum manna til að veita húðskemmdarmynd. Til dæmis, ef notandi gefur mynd af gíraffa, þá flokka lausnir sínar myndina óháð því. Háþróað AI-líkan SkinScreen getur greint hvort húðskemmdir séu til staðar fyrir flokkun.
3. Uppgötvaðu fleiri flokka af húðskemmdum - Með því að greina 9 algenga góðkynja og illkynja flokka af húðskemmdum (Actinic Keratoses, Angioma, Basal Cell Carcinoma, Dermatofibroma, Melanocytic nevus, Melanoma, Seborrheic keratoses, Squamous Cell Carcinoma, Vascular lesions) erum við fær veita betri endurgjöf fyrir hvern einstakling sem hefur tengi við SkinScreen. Og við höldum áfram að auka fjölda húðskemmdunarflokka sem við styðjum.
4. Bjóddu upp meiri nákvæmni og nákvæmni - Við notum tvíþætta nálgun til að ná meiri nákvæmni og nákvæmni. Við notum fyrst flokkun í einum flokki til að greina hvort húðskemmdir séu til staðar á myndinni. Ef svo er, erum við fær um að veita aftur 3 líklegustu húðskemmdunarflokkana og líkur þeirra. Hluta af þessu er náð með 180.000 myndum sem við notum til að þjálfa gervigreindarlíkan okkar.
5. Gefðu endurgjöf í rauntíma - SkinScreen er fær um að skila notendum niðurstöðum á innan við tveimur sekúndum að meðaltali. Með því að nýta MobileNetV2 arkitektúr sem hefur lægri biðtíma og meiri nákvæmni og fáar aukahlutir sem við getum, getum við tilkynnt notandanum um niðurstöðurnar tímanlega.
6. Bjóddu upp á notendavænt verkfæri - mismunandi pallar SkinScreen geta aðstoðað notendur við samskipti sín við tækið. Við reynum að ná þessu með stuðningstækjum sem eru nauðsynleg til að greina húðskemmdir óháð bakgrunni notanda og hæfileikum.
SkinScreen býður upp á ýmsan mun en aðrar lausnir á markaðnum:
1. Tryggja næði notenda - Með því að nýta nýjustu MobileNetV2 arkitektúrinn er AI líkanið í gangi á tæki notandans og engar myndir þarf að hlaða aftur á netþjóna SkinScreen ólíkt öðrum lausnum.
2. Finndu hvort húðskemmdir eru til staðar - Margar gervilausnarlausnir í húð greina ekki hvort húðskemmdir eru til staðar í myndinni upphaflega. Þeir treysta á handbók afskipta af notendum manna til að veita húðskemmdarmynd. Til dæmis, ef notandi gefur mynd af gíraffa, þá flokka lausnir sínar myndina óháð því. Háþróað AI-líkan SkinScreen getur greint hvort húðskemmdir séu til staðar fyrir flokkun.
3. Uppgötvaðu fleiri flokka af húðskemmdum - Með því að greina 9 algenga góðkynja og illkynja flokka af húðskemmdum (Actinic Keratoses, Angioma, Basal Cell Carcinoma, Dermatofibroma, Melanocytic nevus, Melanoma, Seborrheic keratoses, Squamous Cell Carcinoma, Vascular lesions) erum við fær veita betri endurgjöf fyrir hvern einstakling sem hefur tengi við SkinScreen. Og við höldum áfram að auka fjölda húðskemmdunarflokka sem við styðjum.
4. Bjóddu upp meiri nákvæmni og nákvæmni - Við notum tvíþætta nálgun til að ná meiri nákvæmni og nákvæmni. Við notum fyrst flokkun í einum flokki til að greina hvort húðskemmdir séu til staðar á myndinni. Ef svo er, erum við fær um að veita aftur 3 líklegustu húðskemmdunarflokkana og líkur þeirra. Hluta af þessu er náð með 180.000 myndum sem við notum til að þjálfa gervigreindarlíkan okkar.
5. Gefðu endurgjöf í rauntíma - SkinScreen er fær um að skila notendum niðurstöðum á innan við tveimur sekúndum að meðaltali. Með því að nýta MobileNetV2 arkitektúr sem hefur lægri biðtíma og meiri nákvæmni og fáar aukahlutir sem við getum, getum við tilkynnt notandanum um niðurstöðurnar tímanlega.
6. Bjóddu upp á notendavænt verkfæri - mismunandi pallar SkinScreen geta aðstoðað notendur við samskipti sín við tækið. Við reynum að ná þessu með stuðningstækjum sem eru nauðsynleg til að greina húðskemmdir óháð bakgrunni notanda og hæfileikum.
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.
Nýjungar
- Updated to align with latest SDK (v36)
Þjónusta við forrit
phone
Símanúmer
+14109147216
Um þróunaraðilann
Jason Benkert
jason.benkert@skinscreen.io
1514 Crowner Rd
Shady Side, MD 20764-9416
United States