SkinScreen

Analýza A Revize Aplikací Pro Android: SkinScreen, Vyvinuté Společností SkinScreen, LLC.. Uvedeno V Kategorii Nástroje. Aktuální Verze Je 12.3, Aktualizována Na 13/04/2025 . Podle Recenzí Uživatelů Na Google Play: SkinScreen. Dosaženo Více Než 8 Instalací. SkinScreen Má V Současné Době Recenze 1, Průměrné Hodnocení 5.0 Hvězd

Aplikace SkinScreen rozšiřuje lidské schopnosti v detekci a klasifikaci kožních lézí / rakoviny kůže v cílech podpory založené na hodnotě zdravotní péče. SkinScreen nabízí schopnost detekovat maligní a benigní kožní léze v reálném čase pomocí vysoce přesného a přesného řešení. Řešení využívá sílu hlubokého učení, což je metoda využívající umělou inteligenci (AI), která umožňuje rychlejší a přesnější předpovědi, než byly dříve k dispozici. Prostřednictvím výrazu, který jsme označili ochrannou známkou, nazvaného Indescribable Model, se jedná o model AI, který je zpočátku naočkován hyperparametry, avšak model se neustále trénuje v hledání toho nejlepšího proti datové sadě bez nutnosti jakéhokoli budoucího lidského zásahu. V současné době je detekce prováděna ručně dermatologem nebo technikem pomocí heuristického přístupu známého jako ABCDE (asymetrie, hraniční nepravidelnost, barva, průměr, evoluce).

SkinScreen nabízí řadu odlišností od jiných řešení na trhu:

1. Zajistěte soukromí uživatelů - Využitím nejnovější architektury MobileNetV2 je model AI schopen běžet na zařízení uživatele a na rozdíl od jiných řešení není třeba nahrávat žádné obrázky zpět na servery SkinScreen.

2. Zjistit, zda je přítomna kožní léze - Mnoho řešení pro detekci kůže s umělou inteligencí nezjistí, zda je na snímku původně přítomna kožní léze. Při poskytování obrazu kožní léze se spoléhají na manuální zásah lidského uživatele. Například pokud uživatel poskytne obrázek žirafy, jeho řešení bude obrázek klasifikovat bez ohledu na to. Sofistikovaný model AI SkinScreen dokáže před klasifikací detekovat přítomnost kožní léze.

3. Zjistěte více tříd kožních lézí - Detekcí 9 běžných benigních a maligních tříd kožních lézí (aktinické keratózy, angiom, bazocelulární karcinom, dermatofibrom, melanocytární névus, melanom, seboroické keratózy, spinocelulární karcinom, cévní léze) jsme schopni poskytnout lepší zpětnou vazbu pro každého jednotlivce, který komunikuje s SkinScreen. A nadále rozšiřujeme počet podporovaných tříd kožních lézí.

4. Zajistěte vyšší přesnost a míru přesnosti - k dosažení vyšší přesnosti a míry přesnosti využíváme dvojí přístup. Nejprve použijeme klasifikátor jedné třídy k identifikaci, zda je na obrázku přítomna kožní léze. Pokud ano, pak jsme schopni poskytnout zpět 3 nejpravděpodobnější třídy kožních lézí a s nimi spojené pravděpodobnosti. Část toho lze dosáhnout pomocí 180 000 obrázků, které používáme k trénování našeho modelu AI.

5. Poskytněte zpětnou vazbu v reálném čase - SkinScreen je schopen poskytnout uživateli zpětné výsledky v průměru za méně než dvě sekundy. Využitím architektury MobileNetV2, která má nižší latenci a vyšší přesnost a několik proprietárních vylepšení, jsme schopni uživatele včas informovat o výsledcích.

6. Poskytněte uživatelsky přívětivé nástroje - různé platformy SkinScreen jsou schopny pomáhat uživatelům v jejich interakcích s nástrojem. Snažíme se toho dosáhnout pomocí podpůrných nástrojů, které jsou nezbytně nutné pro detekci kožních lézí bez ohledu na pozadí a sadu dovedností uživatele.

Read more