SkinScreen
5+
Atsisiuntimai
Visiems
info
Apie šią programą
„SkinScreen“ programa praplečia žmogaus galimybes aptikti ir klasifikuoti odos pažeidimus / odos vėžį, siekiant paremti vertybėmis pagrįstus sveikatos priežiūros tikslus. „SkinScreen“ suteikia galimybę realiu laiku aptikti piktybinius ir gerybinius odos pažeidimus, naudojant labai tikslų ir tikslų sprendimą. Sprendimas pasitelkia giluminio mokymosi - dirbtinio intelekto (AI) metodo - galią, kad būtų galima greičiau ir tiksliau prognozuoti, nei buvo galima anksčiau. Per terminą, kurį turime prekės ženklu, vadinamą „Nenusakomu modeliu“, iš pradžių yra dirbtinio intelekto modelis, į kurį įterpiami hiperparametrai, tačiau modelis nuolat mokosi rasti geriausią tinkamumą duomenų rinkiniui, nereikalaujant jokio žmogaus įsikišimo ateityje. Šiuo metu aptikimą rankiniu būdu atlieka dermatologas ar technikas, taikydamas euristinį metodą, vadinamą ABCDE (asimetrija, sienų netaisyklingumas, spalva, skersmuo, evoliucija).
„SkinScreen“ siūlo daugybę skirtumų nei kiti rinkos sprendimai:
1. Užtikrinkite vartotojo privatumą - naudodamas naujausią „MobileNetV2“ architektūrą, AI modelis gali veikti vartotojo įrenginyje, o į „SkinScreen“ serverius, priešingai nei kiti sprendimai, nereikia siųsti jokių vaizdų.
2. Nustatykite, ar yra odos pažeidimas. Daugelis AI odos aptikimo sprendimų nenustato, ar iš pradžių paveikslėlyje yra odos pažeidimas. Pateikdami odos pažeidimo vaizdą, jie remiasi žmogaus rankiniu įsikišimu. Pavyzdžiui, jei vartotojas pateikia žirafos atvaizdą, jų sprendimai atvaizdą klasifikuos, neatsižvelgdami į tai. Sudėtingas „SkinScreen“ AI modelis gali nustatyti, ar odos pažeidimas yra prieš klasifikuojant.
3. Aptikti daugiau odos pažeidimų klasių - nustatydami 9 įprastas gerybines ir piktybines odos pažeidimų klases (aktininės keratozės, angioma, bazinių ląstelių karcinoma, dermatofibroma, melanocitinė nevus, melanoma, seborėjinės keratozės, plokščialąstelinė karcinoma, kraujagyslių pažeidimai), mes galime pateikti geresnį atsiliepimą kiekvienam asmeniui, sąveikaujančiam su „SkinScreen“. Ir mes toliau plečiame palaikomų odos pažeidimų klasių skaičių.
4. Pateikite didesnį tikslumą ir tikslumo rodiklius - siekdami didesnio tikslumo ir tikslumo rodiklių, mes naudojame dvigubą metodą. Pirmiausia naudojame vienos klasės klasifikatorių, kad nustatytume, ar paveikslėlyje yra odos pažeidimas. Jei taip, tada mes galime pateikti 3 labiausiai tikėtinas odos pažeidimų klases ir su jais susijusias tikimybes. Dalis to pasiekiama per 180 000 vaizdų, kuriuos naudojame mokydami savo dirbtinio intelekto modelį.
5. Pateikite grįžtamąjį ryšį realiuoju laiku - „SkinScreen“ gali pateikti naudotojui rezultatus per vidutiniškai per dvi sekundes. Pasitelkdami „MobileNetV2“ architektūrą, kuri turi mažesnį vėlavimą ir didesnį tikslumą bei nedaug patentuotų patobulinimų, galime laiku pranešti vartotojui apie rezultatus.
6. Pateikite patogius naudoti įrankius - skirtingos „SkinScreen“ platformos gali padėti vartotojams bendrauti su įrankiu. Mes stengiamės tai pasiekti naudodamiesi palaikymo priemonėmis, kurios būtinos norint nustatyti odos pažeidimus, neatsižvelgiant į vartotojo kilmę ir įgūdžius.
„SkinScreen“ siūlo daugybę skirtumų nei kiti rinkos sprendimai:
1. Užtikrinkite vartotojo privatumą - naudodamas naujausią „MobileNetV2“ architektūrą, AI modelis gali veikti vartotojo įrenginyje, o į „SkinScreen“ serverius, priešingai nei kiti sprendimai, nereikia siųsti jokių vaizdų.
2. Nustatykite, ar yra odos pažeidimas. Daugelis AI odos aptikimo sprendimų nenustato, ar iš pradžių paveikslėlyje yra odos pažeidimas. Pateikdami odos pažeidimo vaizdą, jie remiasi žmogaus rankiniu įsikišimu. Pavyzdžiui, jei vartotojas pateikia žirafos atvaizdą, jų sprendimai atvaizdą klasifikuos, neatsižvelgdami į tai. Sudėtingas „SkinScreen“ AI modelis gali nustatyti, ar odos pažeidimas yra prieš klasifikuojant.
3. Aptikti daugiau odos pažeidimų klasių - nustatydami 9 įprastas gerybines ir piktybines odos pažeidimų klases (aktininės keratozės, angioma, bazinių ląstelių karcinoma, dermatofibroma, melanocitinė nevus, melanoma, seborėjinės keratozės, plokščialąstelinė karcinoma, kraujagyslių pažeidimai), mes galime pateikti geresnį atsiliepimą kiekvienam asmeniui, sąveikaujančiam su „SkinScreen“. Ir mes toliau plečiame palaikomų odos pažeidimų klasių skaičių.
4. Pateikite didesnį tikslumą ir tikslumo rodiklius - siekdami didesnio tikslumo ir tikslumo rodiklių, mes naudojame dvigubą metodą. Pirmiausia naudojame vienos klasės klasifikatorių, kad nustatytume, ar paveikslėlyje yra odos pažeidimas. Jei taip, tada mes galime pateikti 3 labiausiai tikėtinas odos pažeidimų klases ir su jais susijusias tikimybes. Dalis to pasiekiama per 180 000 vaizdų, kuriuos naudojame mokydami savo dirbtinio intelekto modelį.
5. Pateikite grįžtamąjį ryšį realiuoju laiku - „SkinScreen“ gali pateikti naudotojui rezultatus per vidutiniškai per dvi sekundes. Pasitelkdami „MobileNetV2“ architektūrą, kuri turi mažesnį vėlavimą ir didesnį tikslumą bei nedaug patentuotų patobulinimų, galime laiku pranešti vartotojui apie rezultatus.
6. Pateikite patogius naudoti įrankius - skirtingos „SkinScreen“ platformos gali padėti vartotojams bendrauti su įrankiu. Mes stengiamės tai pasiekti naudodamiesi palaikymo priemonėmis, kurios būtinos norint nustatyti odos pažeidimus, neatsižvelgiant į vartotojo kilmę ir įgūdžius.
Atnaujinta
Norint užtikrinti saugą pirmiausia reikia suprasti, kaip kūrėjai renka ir bendrina jūsų duomenis. Duomenų privatumo ir saugos praktika gali skirtis, atsižvelgiant į jūsų naudojimą, regioną ir amžių. Kūrėjas pateikė šią informaciją ir gali atnaujinti per laiką.
Jokie duomenys nėra bendrinami su trečiosiomis šalimis
Sužinokite daugiau, kaip kūrėjai apibrėžia bendrinimą
Nerenkami jokie duomenys
Sužinokite daugiau, kaip kūrėjai apibrėžia rinkimą
Kas naujo
- Updated to align with latest SDK (v36)
Programos palaikymas
phone
Telefono numeris
+14109147216
Apie kūrėją
Jason Benkert
jason.benkert@skinscreen.io
1514 Crowner Rd
Shady Side, MD 20764-9416
United States