Model Dermatol – Ādas slimība

Android Lietotņu Analīze Un Pārskats: Model Dermatol – Ādas slimība, Izstrādājusi Iderma. Uzskaitīts Medicīna Kategorijā. Pašreizējā Versija Ir 15.0.62, Atjaunināta 11.-22. Saskaņā Ar Lietotāju Pārskatiem Vietnē Google Play: Model Dermatol – Ādas slimība. Sasniegts Vairāk Nekā 666 Tūkstoš Instalācijas. Model Dermatol – Ādas slimība Pašlaik Ir 4 Tūkstoš Atsauksmes, Vidējais Vērtējums 4.6 Zvaigznes

Mākslīgais intelekts skenē sniegto fotoattēlu un nekavējoties palīdz noteikt jūsu ādas problēmas. Mākslīgais intelekts nodrošina atbilstošu medicīnisko informāciju par ādas slimībām (piemēram, izsitumiem uz ādas, kārpām, nātreni) un ādas vēzi (piemēram, melanomu). 2022. gadā vācu patērētāju organizācija Stiftung Warentest vērtēja šo lietotni, un tās apmierinātība bija gandrīz tikpat laba kā telemedicīnas dermatoloģijas pakalpojumiem .

- Uzņemiet ādas fotogrāfijas un iesniedziet tās. Apgrieztie attēli tiks pārsūtīti, bet mēs neuzglabājam jūsu datus.
- Mākslīgais intelekts sniedz saites uz vietnēm, kurās ir aprakstītas attiecīgās ādas slimību un ādas vēža (piemēram, melanomas) pazīmes un simptomi.
- Algoritms var klasificēt attēlus ar 186 ādas slimībām, tostarp bieži sastopamajiem ādas slimību veidiem (piemēram, atopiskais dermatīts, nātrene, ekzēma, psoriāze, pinnes, rozācea, onihikomikoze, melanoma, nevus).
- Algoritmu var izmantot bez maksas, un tas ir pieejams 104 valodās.

* Publikācija
Mēs izmantojam "Model Dermatology" algoritmu. Klasifikatora veikums ir publicēts vairākos prestižos medicīnas žurnālos. Daudzas sadarbības studijas ir veiktas ar dažādiem starptautiskiem slimnīcām, ieskaitot Seulas Nacionālo universitāti, Ulsanas universitāti, Jonsejas universitāti, Hallym universitāti, Inje universitāti, Stenfordu, MSKCC un 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

* Atruna
- Lūdzu, meklējiet ārsta padomu papildus šīs lietotnes lietošanai un pirms jebkādu medicīnisku lēmumu pieņemšanas.
- Ādas vēža vai ādas traucējumu diagnoze, pamatojoties tikai uz klīniskiem attēliem, var tikt izlaista līdz 10% gadījumu. Tāpēc šī lietotne nevar aizstāt standarta aprūpi (personas pārbaudi).
- Algoritma prognoze nav ādas vēža vai ādas traucējumu galīgā diagnoze. Tas kalpo tikai, lai sniegtu personalizētu medicīnisko informāciju atsaucei

Read more