SkinScreen

SkinScreen, LLC.

เกี่ยวกับแอปนี้

แอปพลิเคชัน SkinScreen ขยายขีดความสามารถของมนุษย์ในการตรวจหาและจำแนกโรคผิวหนัง / มะเร็งผิวหนังในเป้าหมายด้านการดูแลสุขภาพตามมูลค่าที่สนับสนุน SkinScreen นำเสนอความสามารถในการตรวจหารอยโรคผิวหนังที่เป็นมะเร็งและไม่เป็นพิษเป็นภัยแบบเรียลไทม์ผ่านวิธีการแก้ปัญหาที่แม่นยำและแม่นยำสูง โซลูชันนี้ใช้ประโยชน์จากพลังของการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งเป็นวิธีการภายใต้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อให้สามารถคาดการณ์ได้รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้นกว่าที่เคยมีมา ด้วยคำที่เรามีเครื่องหมายการค้าเรียกว่า Indescribable Model เป็นโมเดล AI ที่เริ่มต้นด้วยไฮเปอร์พารามิเตอร์อย่างไรก็ตามโมเดลจะฝึกฝนตัวเองอย่างต่อเนื่องเพื่อค้นหาสิ่งที่เหมาะสมที่สุดกับชุดข้อมูลโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ในอนาคต ในปัจจุบันการตรวจจับจะดำเนินการโดยแพทย์ผิวหนังหรือช่างเทคนิคด้วยวิธีการฮิวริสติกที่เรียกว่า ABCDE (Asymmetry, Border Irregularity, Color, Diameter, Evolution)

SkinScreen มีข้อแตกต่างมากมายกว่าโซลูชันอื่น ๆ ในตลาด:

1. รับรองความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ - ด้วยการใช้สถาปัตยกรรม MobileNetV2 ล่าสุดโมเดล AI จะสามารถทำงานบนอุปกรณ์ของผู้ใช้ได้และไม่จำเป็นต้องอัปโหลดภาพกลับไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ SkinScreen ซึ่งแตกต่างจากโซลูชันอื่น ๆ

2. ตรวจสอบว่ามีรอยโรคที่ผิวหนังหรือไม่ - โซลูชันการตรวจจับผิวหนังของ AI จำนวนมากไม่สามารถตรวจพบได้ว่ามีรอยโรคที่ผิวหนังอยู่ในภาพหรือไม่ พวกเขาอาศัยการแทรกแซงด้วยตนเองโดยผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์เพื่อให้ภาพรอยโรคที่ผิวหนัง ตัวอย่างเช่นหากผู้ใช้ให้ภาพยีราฟโซลูชันของพวกเขาจะแบ่งประเภทของรูปภาพโดยไม่คำนึงถึง โมเดล AI ที่ซับซ้อนของ SkinScreen สามารถตรวจจับได้ว่ามีรอยโรคที่ผิวหนังหรือไม่ก่อนการจำแนกประเภท

3. ตรวจหารอยโรคที่ผิวหนังได้มากขึ้น - โดยการตรวจหารอยโรคที่ผิวหนังที่เป็นพิษเป็นภัยและมะเร็งที่พบได้ทั่วไป 9 ประเภท (Actinic Keratoses, Angioma, Basal Cell Carcinoma, Dermatofibroma, Melanocytic nevus, Melanoma, Seborrheic keratoses, Squamous Cell Carcinoma, Vascular lesions) ให้ข้อเสนอแนะที่ดีขึ้นสำหรับแต่ละคนที่เชื่อมต่อกับ SkinScreen และเรายังคงขยายจำนวนชั้นเรียนโรคผิวหนังที่เรารองรับ

4. ให้อัตราความแม่นยำและความแม่นยำที่สูงขึ้น - เราใช้ประโยชน์จากแนวทางสองเท่าเพื่อบรรลุความแม่นยำและอัตราความแม่นยำที่สูงขึ้น อันดับแรกเราใช้ลักษณนามชั้นเดียวเพื่อระบุว่ามีรอยโรคที่ผิวหนังอยู่ในภาพหรือไม่ ถ้าเป็นเช่นนั้นเราสามารถให้ข้อมูลเกี่ยวกับโรคผิวหนังที่เป็นไปได้มากที่สุด 3 ประเภทและความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกลับคืนมา ส่วนหนึ่งสามารถทำได้ผ่าน 180,000 ภาพที่เราใช้ในการฝึกโมเดล AI ของเรา

5. ให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์ - SkinScreen สามารถให้ผลลัพธ์ย้อนกลับแก่ผู้ใช้โดยเฉลี่ยภายในเวลาไม่ถึงสองวินาที ด้วยการใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม MobileNetV2 ซึ่งมีเวลาแฝงที่ต่ำกว่าและความแม่นยำที่สูงขึ้นและการปรับปรุงที่เป็นกรรมสิทธิ์เพียงเล็กน้อยเราจึงสามารถแจ้งให้ผู้ใช้ทราบถึงผลลัพธ์ได้อย่างทันท่วงที

6. จัดหาเครื่องมือที่ใช้งานง่าย - แพลตฟอร์มต่างๆของ SkinScreen สามารถช่วยเหลือผู้ใช้ในการโต้ตอบกับเครื่องมือได้ เราพยายามทำให้สำเร็จผ่านเครื่องมือสนับสนุนที่จำเป็นในการตรวจหารอยโรคที่ผิวหนังโดยไม่คำนึงถึงภูมิหลังและทักษะของผู้ใช้

มีอะไรใหม่

- Updated to align with latest SDK (v36)