Model Dermatol – Kožna bolest

Analiza I Pregled Android Aplikacija: Model Dermatol – Kožna bolest, Razvijen Od Iderma. Navedeno U Kategoriji Medicinski Sadržaji. Trenutna Verzija Je 15.0.62, Ažurirana Na 07/06/2025 . Prema Recenzijama Korisnika Na Google Playu: Model Dermatol – Kožna bolest. Postignute Više Od 666 Tisuća Instalacije. Model Dermatol – Kožna bolest Trenutno Ima 4 Tisuća Recenzije, Prosječna Ocjena 4.6 Zvijezda

Umjetna inteligencija može analizirati priloženu fotografiju i odmah pomoći u pronalaženju informacija o vašem kožnom problemu. Algoritam pruža relevantne medicinske informacije o kožnim bolestima (npr. bradavice, herpes zoster), raku kože (npr. melanom) i drugim kožnim osipima (npr. urtikarija). U 2022. godini Stiftung Warentest, njemačka organizacija za zaštitu potrošača, ovoj aplikaciji dala je ocjene zadovoljstva samo malo niže od plaćenih telemedicinskih dermatoloških usluga.

◉ Snimite fotografije kože i pošaljite ih. Izrezane slike se prenose, ali ne pohranjujemo vaše podatke.
◉ AI pruža poveznice na web stranice koje opisuju relevantne znakove i simptome kožnih bolesti i raka kože (npr. melanoma).
◉ Algoritam može klasificirati slike 186 kožnih bolesti, uključujući uobičajene vrste kožnih poremećaja (npr. atopijski dermatitis, koprivnjača, ekcem, psorijaza, akne, rosacea, onikomikoza, melanom, nevus).
◉ Korištenje algoritma je besplatno i podržano je ukupno 104 jezika.

🞹 Publikacija
Koristimo algoritam "Model Dermatology". Učinak klasifikatora objavljen je u nekoliko prestižnih medicinskih časopisa. Brojne su suradničke studije provedene s raznim bolnicama na međunarodnoj razini, uključujući Nacionalno sveučilište u Seulu, Sveučilište Ulsan, Sveučilište Yonsei, Sveučilište Hallym, Sveučilište Inje, Stanford, MSKCC i 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

🞹 Odricanje od odgovornosti
- Potražite savjet liječnika uz korištenje ove aplikacije i prije donošenja bilo kakve medicinske odluke.
- Dijagnoza raka kože ili poremećaja kože koja se temelji isključivo na kliničkim slikama može propustiti do 10% slučajeva. Stoga ova aplikacija ne može zamijeniti standardnu ​​skrb (osobni pregled).
- Predviđanje algoritma nije konačna dijagnoza raka kože ili poremećaja kože. Služi samo za pružanje personaliziranih medicinskih informacija za referencu

Read more