Model Derm – захворванне скуры

IDerma

Пра гэту праграму

Штучны інтэлект скануе прадстаўленую фатаграфію і мгновенна дапамагае вызначыць вашу праблему зі скурай. Штучны інтэлект надае адпаведную медыцынскую інфармацыю аб скурных захворваннях, такіх як скурная сып, бародаўкі, крапіўніца, а таксама пра рак скуры, напрыклад, меланому.

- Прышліце фатаграфіі вашай скуры і адпраўце іх нам. Абрэзаныя выявы прымаюцца, але мы не захоўваем вашы даныя.
- Штучны інтэлект надае спасылкі на вэб-сайты, якія апісваюць адпаведныя прыкметы і сімптомы скурных захворванняў і раку скуры, у тым ліку меланому.
- Алгарытм можа класіфікаваць выявы 186 розных тыпаў скурных захворванняў, у тым ліку распаўсюджаныя захворванні, такія як атопічны дэрматыт, крапіўніца, экзэма, псарыяз, вугры, розацеа, онихомікоз, меланома, невус і іншыя.
- Выкарыстанне алгарытму бясплатнае і ў агульнай складанасці падтрымліваецца на 104 мовах.

* Публікацыя
Мы выкарыстоўваем алгарытм «Мадэльная дэрматалогія». Прадукцыйнасць класіфікатара была апублікавана ў некалькіх прэстыжных медыцынскіх часопісах.
- 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

* Адмова ад адказнасці
- Калі ласка, звярніцеся па кансультацыю да лекара ў дадатак да выкарыстання гэтага прыкладання і перш чым прымаць якія-небудзь медыцынскія рашэнні.
- Дыягназ рака скуры або скурнага захворвання, заснаваны выключна на клінічных малюнках, можа быць прапушчаны да 10% выпадкаў. Такім чынам, гэта дадатак не можа замяніць стандартны догляд (асабісты агляд).
- Прагноз алгарытму не з'яўляецца канчатковым дыягназам рака скуры або скурнага захворвання. Ён служыць толькі для прадастаўлення персанальнай медыцынскай інфармацыі для даведкі