Veštačka inteligencija skenira priloženu fotografiju i odmah pomaže u identifikaciji vašeg problema sa kožom. Takođe, AI pruža relevantne medicinske informacije o kožnim bolestima, kao što su osip, bradavice, koprivnjača i rak kože, uključujući melanom. Prema Stiftung Warentest 2022, nemačkoj organizaciji za zaštitu potrošača, ova aplikacija je pokazala gotovo isto zadovoljstvo u poređenju sa uslugama dermatologije putem telemedicine.
◉ Snimite fotografije kože i pošaljite ih. Prenose se obezbeđene slike, ali mi ne čuvamo vaše podatke.
◉ AI pruža veze ka veb lokacijama koje opisuju relevantne znakove i simptome kožnih bolesti i raka kože, kao što je melanoma.
◉ Algoritam može da klasifikuje slike 186 kožnih bolesti, uključujući uobičajene tipove kožnih poremećaja, kao što su atopijski dermatitis, koprivnjača, ekcem, psorijaza, akne, rozacea, onihomikoza, melanom i nevus.
◉ Upotreba algoritma je besplatna i podržana je ukupno na 104 jezika.
🞹 Публикација
Користимо алгоритам "Модел Дерматологи". Учинак класификатора је објављен у неколико престижних медицинских часописа. Brojne zajedničke studije su sprovedene sa različitim bolnicama širom sveta, uključujući Seulski Nacionalni Univerzitet, Univerzitet Ulsan, Jonski Univerzitet, Univerzitet Hallym, Univerzitet Inje, Stanford, MSKCC i Ospedale San Bortolo.
- 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
🞹 Одрицање одговорности
- Потражите савет лекара поред коришћења ове апликације и пре доношења било какве медицинске одлуке.
- Дијагноза рака коже или поремећаја коже заснована искључиво на клиничким сликама може промашити до 10% случајева. Стога, ова апликација не може да замени стандардну негу (лични преглед).
- Предвиђање алгоритма није коначна дијагноза рака коже или поремећаја коже. Служи само за пружање персонализованих медицинских информација за референцу