Model Dermatol–Onemocnění kůže

Analýza A Revize Aplikací Pro Android: Model Dermatol–Onemocnění kůže, Vyvinuté Společností Iderma. Uvedeno V Kategorii Lékařství. Aktuální Verze Je 15.0.62, Aktualizována Na 07/06/2025 . Podle Recenzí Uživatelů Na Google Play: Model Dermatol–Onemocnění kůže. Dosaženo Více Než 660 Tisíc Instalací. Model Dermatol–Onemocnění kůže Má V Současné Době Recenze 4 Tisíc, Průměrné Hodnocení 4.6 Hvězd

Umělá inteligence dokáže analyzovat poskytnutou fotografii a okamžitě pomoci najít informace o vašem kožním problému. Algoritmus poskytuje relevantní lékařské informace o kožních onemocněních (např. bradavice, pásový opar), rakovině kůže (např. melanom) a dalších kožních vyrážkách (např. kopřivka). V roce 2022 získala tato aplikace ve Stiftung Warentest, německé spotřebitelské organizaci, hodnocení spokojenosti jen o něco nižší než placené dermatologické služby na dálku.

◉ Zachyťte fotografie pokožky a odešlete je. Oříznuté obrázky se přenesou, ale vaše data neuložíme.
◉ Umělá inteligence poskytuje odkazy na webové stránky, které popisují příslušné známky a příznaky kožního onemocnění a rakoviny kůže (např. melanom).
◉ Algoritmus dokáže klasifikovat obrazy 186 kožních onemocnění, včetně běžných typů kožních poruch (např. atopická dermatitida, kopřivka, ekzém, lupénka, akné, růžovka, onychomykóza, melanom, nevus).
◉ Použití algoritmu je zdarma a je podporováno celkem 104 jazyků.

🞹 Publikace
Používáme algoritmus "Model Dermatology". Výkon klasifikátoru byl publikován v několika prestižních lékařských časopisech. Bylo provedeno mnoho společných studií s různými nemocnicemi po celém světě, včetně Soulské národní univerzity, Univerzity Ulsan, Univerzity Yonsei, Univerzity Hallym, Univerzity Inje, Stanfordu, MSKCC a 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

🞹 Odmítnutí odpovědnosti
- Kromě používání této aplikace a před jakýmkoli lékařským rozhodnutím vyhledejte radu lékaře.
- Diagnóza rakoviny kůže nebo poruchy kůže pouze na základě klinických snímků může přehlédnout až 10 % případů. Tato aplikace tedy nemůže nahradit standardní péči (osobní vyšetření).
- Předpověď algoritmu není konečnou diagnózou rakoviny kůže nebo kožní poruchy. Slouží pouze k poskytování personalizovaných lékařských informací pro referenci

Read more