Model Dermatol – Skin Disease
인공 지능으로 피부병/ 피부암에 관련된 맞춤형 의학 정보 제공
앱 세부 사항
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앱 설명
Android 앱 분석 및 검토 : Model Dermatol – Skin Disease, Iderma에서 개발했습니다. 의료 카테고리에 나열되어 있습니다. 현재 버전은 15.0.62이며 07/06/2025 에 업데이트되었습니다. Google Play : Model Dermatol – Skin Disease에서 사용자 리뷰에 따르면. 666 천 이상의 설치를 달성했습니다. Model Dermatol – Skin Disease는 현재 4 천 리뷰, 평균 등급 4.6 스타를 보유하고 있습니다
이 앱은 피부과 진료가 어려운 미국/유럽의 유저를 대상으로 개발되었습니다. 독일의 Stiftung Warentest 에서 원격진료와 대등한 소비자만족도를 보였습니다. 그러나, 한국에서는 피부과 대면진료가 훨씬 더 정확하므로 가까운 피부과에서 진료받기 바랍니다. 일반인이 찍은 사진의 경우 품질이 떨어지는 문제가 있고, 사진만으로 모든 정보를 전달하기에 어려움이 있기 때문에, 피부과에서 진료를 보는 것이 가장 정확한 정확한 진단을 얻을 수 있습니다. Model Dermatol 은 피부암을 진단하는 앱이 아닙니다.인공지능 알고리즘은 사진을 분석해서, 검색엔진보다 훨씬 더 정확한 맞춤형 의학 정보 (피부암, 피부질환) 를 제공합니다. 알고리즘의 성능은 해외 피부과 최상위 학술지 (인용수 기준 상위 5%) 에 여러차례 게재되었습니다. 다수의 임상연구가 한국, 미국, 칠레, 그리스, 이탈리아, 독일, 오스트리아 등의 의료기관에서 이루어졌습니다. 서울대, 울산대, 연세대, 한림대, 인제대, Stanford, MSKCC, Ospedale San Bortolo 등 국내외 병원에서 아래와 같은 다수의 공동연구가 이루어졌습니다.
* 연구 논문 리스트 *
- 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
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개발자 연락처 :
I Dermatology Clinic
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