Model Dermatol – δερματοπάθεια

Ανάλυση Εφαρμογών Android: Model Dermatol – δερματοπάθεια, Που Αναπτύχθηκε Από Το Iderma. Που Αναφέρονται Στην Κατηγορία Ιατρικό. Η Τρέχουσα Έκδοση Είναι 15.0.62, Ενημερωμένη Στις 07/06/2025 . Σύμφωνα Με Τις Αναθεωρήσεις Των Χρηστών Στο Google Play: Model Dermatol – δερματοπάθεια. Επιτυγχάνονται Πάνω Από 666 Χίλια Εγκαταστάσεις. Το Model Dermatol – δερματοπάθεια Έχει Σήμερα 4 Χίλια Κριτικές, Μέση Βαθμολογία 4.6 Αστέρια

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει την παρεχόμενη φωτογραφία και να βοηθήσει άμεσα στην εύρεση πληροφοριών για το δερματικό σας πρόβλημα. Ο αλγόριθμος παρέχει σχετικές ιατρικές πληροφορίες για δερματικές παθήσεις (π.χ., κονδυλώματα, έρπητας ζωστήρας), καρκίνο του δέρματος (π.χ., μελάνωμα) και άλλες δερματικές εξανθήσεις (π.χ., κνίδωση). Στη δοκιμή Stiftung Warentest του 2022, ένας γερμανικός οργανισμός καταναλωτών, αυτή η εφαρμογή έλαβε αξιολογήσεις ικανοποίησης ελάχιστα χαμηλότερες από τις πληρωμένες υπηρεσίες τηλεϊατρικής δερματολογίας.

◉ Τραβήξτε φωτογραφίες δέρματος και υποβάλετέ τις. Οι περικομμένες εικόνες μεταφέρονται, αλλά δεν αποθηκεύουμε τα δεδομένα σας.
◉ Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει συνδέσμους προς ιστοτόπους που περιγράφουν τα σχετικά σημεία και συμπτώματα δερματικών παθήσεων και καρκίνου του δέρματος (π.χ. μελάνωμα).
◉ Ο αλγόριθμος μπορεί να ταξινομήσει εικόνες 186 δερματικών παθήσεων, συμπεριλαμβανομένων κοινών τύπων δερματικών διαταραχών (π.χ. ατοπική δερματίτιδα, κυψέλη, έκζεμα, ψωρίαση, ακμή, ροδόχρου ακμή, ονυχομυκητίαση, μελάνωμα, σπίλοι).
◉ Η χρήση του αλγορίθμου είναι δωρεάν και υποστηρίζονται

🞹 Δημοσίευση
Έχουν διεξαχθεί πολλές συνεργατικές μελέτες με διάφορα νοσοκομεία σε διεθνές επίπεδο, συμπεριλαμβανομένων του Εθνικού Πανεπιστημίου της Σεούλ, του Πανεπιστημίου Ulsan, του Πανεπιστημίου Yonsei, του Πανεπιστημίου Hallym, του Πανεπιστημίου Inje, του Stanford, του MSKCC και του 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

🞹 Αποποίηση ευθύνης
- Ζητήστε τη συμβουλή ενός γιατρού εκτός από τη χρήση αυτής της εφαρμογής και πριν λάβετε ιατρικές αποφάσεις.
- Η διάγνωση του καρκίνου του δέρματος ή της δερματικής διαταραχής που βασίζεται αποκλειστικά σε κλινικές εικόνες μπορεί να χάσει έως και το 10% των περιπτώσεων. Επομένως, αυτή η εφαρμογή δεν μπορεί να υποκαταστήσει την τυπική φροντίδα (προσωπική εξέταση).
- Η πρόβλεψη του αλγόριθμου δεν είναι η τελική διάγνωση καρκίνου του δέρματος ή δερματικής διαταραχής. Χρησιμεύει μόνο για την παροχή εξατομικευμένων ιατρικών πληροφοριών για αναφορά

Read more