SkinScreen

SkinScreen, LLC.

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ SkinScreen ຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດໃນການຄົ້ນພົບແລະຈັດແບ່ງປະເພດຂອງໂຣກຜິວ ໜັງ / ມະເລັງຜິວ ໜັງ ໃນເປົ້າ ໝາຍ ການຮັກສາສຸຂະພາບທີ່ມີຄຸນຄ່າ. SkinScreen ສະ ໜອງ ຄວາມສາມາດໃນການກວດຫາໂຣກຜິວ ໜັງ ທີ່ເປັນໂລກຜິວ ໜັງ ທີ່ອ່ອນແລະອ່ອນໂຍນໃນເວລາຈິງໂດຍຜ່ານການແກ້ໄຂທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຊັດເຈນ. ວິທີແກ້ໄຂເຮັດໃຫ້ພະລັງຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງແມ່ນວິທີການທີ່ຢູ່ພາຍໃຕ້ປັນຍາປະດິດ (AI), ເພື່ອໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ໄວແລະຖືກຕ້ອງກວ່າການມີໃນເມື່ອກ່ອນ. ຜ່ານ ຄຳ ສັບທີ່ພວກເຮົາມີເຄື່ອງ ໝາຍ ການຄ້າ, ທີ່ເອີ້ນວ່າ Indescribable Model, ມັນແມ່ນຕົວແບບ AI ທີ່ມີແນວພັນກັບ hyperparameters ໃນເບື້ອງຕົ້ນເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມຕົວແບບນີ້ຈະສືບຕໍ່ຕົວເອງໃນການຊອກຫາເຄື່ອງທີ່ ເໝາະ ສົມທີ່ສຸດກັບຊຸດຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດໃນອະນາຄົດ. ໃນປະຈຸບັນ, ການກວດພົບແມ່ນປະຕິບັດດ້ວຍຕົນເອງໂດຍແພດຜິວຫນັງຫລືຊ່າງຊ່າງຊ່າງໂດຍຜ່ານວິທີການ heuristic ທີ່ເອີ້ນວ່າ ABCDE (Asymmetry, ຄວາມບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີຊາຍແດນ, ສີ, ເສັ້ນຜ່າສູນກາງ, ວິວັດທະນາການ).

SkinScreen ສະ ເໜີ ຄວາມແຕກຕ່າງຫຼາຍກວ່າວິທີແກ້ໄຂອື່ນໆໃນຕະຫຼາດ:

1. ຮັບປະກັນຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ໃຊ້ - ໂດຍການໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະ ກຳ MobileNetV2 ລ້າສຸດ, ຮູບແບບ AI ສາມາດໃຊ້ງານເທິງອຸປະກອນຂອງຜູ້ໃຊ້ໄດ້ແລະບໍ່ຕ້ອງມີຮູບພາບໃດໆທີ່ຈະອັບໂຫລດກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຂອງ SkinScreen ບໍ່ຄືກັບວິທີແກ້ໄຂອື່ນໆ.

2. ກວດພົບວ່າມີແຜໃນຜິວ ໜັງ ບໍ? - ວິທີແກ້ໄຂບັນຫາຜິວ ໜັງ AI ຫຼາຍຕົວບໍ່ກວດພົບວ່າມີແຜໃນຜິວ ໜັງ ຢູ່ໃນຮູບເບື້ອງຕົ້ນຫຼືບໍ່. ພວກເຂົາອີງໃສ່ການແຊກແຊງຄູ່ມືໂດຍຜູ້ໃຊ້ຂອງມະນຸດເພື່ອສະ ໜອງ ຮູບພາບຜິວ ໜັງ. ຕົວຢ່າງ: ຖ້າຜູ້ໃຊ້ສະ ໜອງ ຮູບພາບຂອງ giraffe ວິທີແກ້ໄຂຂອງພວກມັນຈະຈັດແບ່ງປະເພດຮູບພາບໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງ. ຮູບແບບ AI ທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງ SkinScreen ແມ່ນສາມາດກວດພົບວ່າມີແຜໃນຜິວ ໜັງ ກ່ອນການຈັດປະເພດ.

3. ກວດພົບແຜໃນຜິວ ໜັງ ຫຼາຍຊັ້ນ - ໂດຍກວດພົບ 9 ເຍື່ອຫຸ້ມສະ ໝອງ ແລະເປັນໂຣກທີ່ເປັນມະເລັງທົ່ວໄປ (Actinic Keratoses, Angioma, Basal Cell Carcinoma, Dermatofibroma, Melanocytic nevus, Melanoma, Seborrheic keratoses, Squamous Cell Carcinoma, Vascular lesions) ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້ ໃຫ້ ຄຳ ຄິດເຫັນທີ່ດີກວ່າ ສຳ ລັບແຕ່ລະຄົນທີ່ແຊກແຊງກັບ SkinScreen. ແລະພວກເຮົາ ກຳ ລັງສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍ ຈຳ ນວນຫ້ອງການຮັກສາຜິວ ໜັງ ທີ່ພວກເຮົາສະ ໜັບ ສະ ໜູນ.

4. ໃຫ້ອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມແມ່ນ ຍຳ ສູງຂື້ນ - ພວກເຮົາ ກຳ ລັງ ນຳ ໃຊ້ວິທີການສອງຄັ້ງເພື່ອເຮັດໃຫ້ອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມແມ່ນ ຍຳ ສູງຂື້ນ. ທຳ ອິດພວກເຮົາ ນຳ ໃຊ້ ໝວດ ໝູ່ ໜຶ່ງ ຊັ້ນເພື່ອ ກຳ ນົດວ່າມີແຜໃນຜິວ ໜັງ ຢູ່ໃນຮູບ. ຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນພວກເຮົາສາມາດຈັດຫາ 3 ຊັ້ນທີ່ເປັນໂຣກຜິວ ໜັງ ແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງພວກເຂົາ. ບາງສ່ວນຂອງສິ່ງນີ້ແມ່ນປະສົບຜົນ ສຳ ເລັດຜ່ານຮູບພາບ 180,000 ທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຕົວແບບ AI ຂອງພວກເຮົາ.

5. ໃຫ້ ຄຳ ຕິຊົມໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ - SkinScreen ສາມາດໃຫ້ຜົນຕອບແທນກັບຜູ້ຊົມໃຊ້ໂດຍສະເລ່ຍພາຍໃຕ້ສອງວິນາທີ. ໂດຍການ ນຳ ໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະ ກຳ MobileNetV2 ທີ່ມີຄວາມຄ່ອງຕົວຕ່ ຳ ແລະມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງແລະມີການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ໜ້ອຍ ທີ່ສຸດພວກເຮົາສາມາດແຈ້ງໃຫ້ຜູ້ຊົມໃຊ້ຮູ້ຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງທັນເວລາ.

6. ໃຫ້ເຄື່ອງມືທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້ - ເວທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງ SkinScreen ສາມາດຊ່ວຍຜູ້ໃຊ້ໃນການໂຕ້ຕອບກັບເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວ. ພວກເຮົາພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ ສຳ ເລັດໂດຍຜ່ານເຄື່ອງມືສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ທີ່ ຈຳ ເປັນໃນການກວດຫາໂຣກຜິວ ໜັງ ໂດຍບໍ່ ຄຳ ນຶງເຖິງພື້ນຫລັງແລະຊຸດທັກສະຂອງຜູ້ໃຊ້.

ມີຫຍັງໃໝ່

- Updated to align with latest SDK (v36)