config.xxxhdpi

config.en

Everyone

IDerma

Nougat

Изкуственият интелект може да анализира предоставената снимка и мигновено да помогне за намиране на информация относно вашия кожен проблем. Алгоритъмът предоставя релевантна медицинска информация за кожни заболявания (напр. брадавици, херпес зостер), рак на кожата (напр. меланом) и други кожни обриви (напр. копривна треска). В теста на германската потребителска организация Stiftung Warentest от 2022 г. това приложение получи оценки за удовлетвореност само малко по-ниски от тези на платените услуги за телемедицинска дерматология.

◉ Направете снимки на кожата и ги изпратете. Изрязаните изображения се предават, но ние не запазваме вашите данни.
◉ AI предоставя връзки към уебсайтове, които описват съответните признаци и симптоми на кожни заболявания и рак на кожата (например меланом).
◉ Алгоритъмът може да класифицира изображения на 186 кожни заболявания, включително често срещани видове кожни заболявания (например атопичен дерматит, копривна треска, екзема, псориазис, акне, розацея, онихомикоза, меланом, невус).
◉ Използването на алгоритъма е безплатно и се поддържат общо 104 езика.

🞹 Публикация
Ние използваме алгоритъма "Моделна дерматология". Ефективността на класификатора е публикувана в няколко престижни медицински списания. Множество съвместни изследвания са проведени с различни болници в международен план, включително Националния университет в Сеул, Университета Улсан, Университета Йонсей, Университета Халлим, Университета Инже, Станфорд, MSKCC и болницата Сан Бортоло.

- 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

🞹 Отказ от отговорност
- Моля, потърсете съвет от лекар в допълнение към използването на това приложение и преди да вземете медицински решения.
- Диагнозата на рак на кожата или кожно разстройство, базирана единствено на клинични изображения, може да пропусне до 10% от случаите. Следователно това приложение не може да замести стандартната грижа (личен преглед).
- Прогнозата на алгоритъма не е крайната диагноза за рак на кожата или кожно заболяване. Той служи само за предоставяне на персонализирана медицинска информация за справка

Изкуствен интелект търси информация за кожни заболявания.

Model Dermatol – кожна болест

Latest Version of Model Dermatol – кожна болест

Други версии