Model Dermatol – Болест коже

Iderma

О овој апликацији

Вештачка интелигенција анализира достављене фотографије и тренутно претражује релевантне медицинске документе о потенцијалним кожним стањима. Алгоритам пружа документе о уобичајеним кожним поремећајима (нпр. брадавице, шинглс), кожним карциномама (нпр. меланома) и другим кожним осипима (нпр. уртикарја). У 2022. години, у тестирању од стране Stiftung Warentest, ова апликација је постигла оцене задовољства само мало испод оних плаћених теледерматологијских услуга.

- Снимите фотографије погођеног подручја коже и пошаљите их на анализу. Преносе се само исечци слика потребни за процену; ваши лични подаци се не чувају.
- Алгоритам пружа везе ка ауторитетним медицинским ресурсима који описују кључне знаке и симптоме кожних стања и карцинома (нпр. меланома).
- Са могућношћу класификације 186 различитих кожних стања, алгоритам обухвата уобичајене дерматолошке поремећаје као што су атопијски дерматитис, уртикарја, екцем, псоријаза, акне, розацеа, брадавице, онихомикоза, шинглс, меланома и невус.
- Ова апликација функционише искључиво као алат за претрагу слика и НИЈЕ дијагностички систем. Имена болести која се појављују у повезаним садржајима не представљају потврђену дијагнозу карцинома коже или других дерматолошких стања. Иако су пружене информације медицински информативне, неопходно је КОНСУЛТОВАТИ ЛЕКАРА пре доношења било каквих одлука о здрављу.
- Коришћење овог алгоритма је потпуно СЛОБОДНО.

Користимо алгоритам "Model Dermatology", чија је ефикасност верификована и објављена у више рецензираних медицинских часописа. Спроведени су заједнички студији са бројним међународним институцијама, укључујући Сеулски национални универзитет, Универзитет Јонсеј, Универзитет Базела, Стенфорд универзитет, MSKCC и Ospedale San Bortolo. Представљени публикације укључују:
- 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
- Planet-wide Performance of a Skin Disease AI Algorithm Validated in Korea. npj Digital Medicine 2025
- 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
- Performance of a deep neural network in teledermatology: a single center prospective diagnostic study. J Eur Acad Dermatol Venereol. 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
- Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network. JAMA Dermatol. 2019
- Classification of the Clinical Images for Benign and Malignant Cutaneous Tumors Using a Deep Learning Algorithm. J Invest Dermatol. 2018
- Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial. J Invest Dermatol. 2022>

* Одрицање одговорности
- Увек тражите стручни медицински савет поред коришћења ове апликације пре доношења било каквих одлука о здрављу.
- Дијагноза заснована искључиво на клиничким сликама може пропустити до 10 % случајева. Ова апликација не може заменити стандардну личну медицинску процену.
- Исход алгоритма није коначна дијагноза; он пружа персонализоване медицинске информације само за референцу и едукативне сврхе.

Оцене и рецензије

super

👍

Veoma korisna aplikacija, preventivni pregled, smernica za eventualno, dalje preglede kod dermatologa.