Model Dermatol – Болезнь кожи

Описание приложения

Искусственный интеллект мгновенно сканирует фото вашей кожи, показывая возможные проблемы. Программа сама находит временные высыпания (бородавки, лишай), опасные состояния (меланома) и другие реакции (крапивница). В 2022 году немецкая организация Stiftung Warentest высоко оценила этот инструмент, отметив, что его точность почти не уступает платным телемедицинским услугам. Теперь приложение работает и на российских серверах. ◉ Делайте снимки кожи и редактируйте их. Обрезанные фото отправляются, но мы не сохраняем ваши личные данные. ◉ ИИ дает ссылки на сайты с описанием симптомов и признаков болезней (например, меланомы). ◉ Алгоритм классифицирует 186 видов кожных заболеваний, включая атопический дерматит, крапивницу, экзему, псориаз, акне, розацеа, грибок ногтей, меланому и родинки. ◉ Использование алгоритма бесплатное, поддержка 104 языков. 🞹Публикация Мы используем метод «Модельная дерматология». Результаты работы классификатора опубликованы в ведущих медицинских журналах. Исследования проводились совместно с больницами по всему миру: Сеульским национальным университетом, Ульсанским, Йонсейским, Халлимским, Индже, Стэнфордом, Мемориал Слоан-Кеттеринг и Оспедале Сан-Бортоло. - Оценка нейросетей для диагностики доброкачественных и злокачественных опухолей кожи в сравнении с врачами: ретроспективное исследование. PLOS Medicine, 2020 Эффективность нейросети в телемедицине: одноцентровое исследование. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 Обнаружение рака кожи лица с помощью нейросети. JAMA Dermatol. 2019 Насколько низок показатель эффективности? Необходимость новых исследований для уточнения работы нейросетей. J Invest Dermatol. 2020 Искусственный интеллект в дерматологии: прогресс и возможности улучшения. J Invest Dermatol. 2020 Дополненный интеллект в дерматологии: нейросети помогают врачам диагностировать рак и прогнозировать лечение 134 заболеваний. J Invest Dermatol. 2020 Интерпретация результатов модели, обученной на данных о раке кожи. J Invest Dermatol. 2018 Аutomатизированная диагностика: шумиха или реальность? J Invest Dermatol. 2018 Классификация изображений опухолей кожи с помощью алгоритма глубокого обучения. J Invest Dermatol. 2018 Повышение точности диагностики у стажеров-врачей в реальной практике: исследование «до и после». ПЛОС Один, 2022 г. Оценка диагностики опухолей кожи с помощью ИИ: рандомизированное исследование. Джей Инвест Дерматол. 2022 год 🞹Отказ от ответственности - Обязательно проконсультируйтесь с врачом перед принятием медицинских решений, даже используя приложение. - Диагноз рака или болезни кожи, поставленный только по фото, может быть ошибочным в 10% случаев. Приложение не заменяет личный осмотр у специалиста. - Предсказание алгоритма не является окончательным диагнозом. Оно служит лишь для получения персонализированной медицинской справки. Попробуйте приложение прямо сейчас, чтобы получить быстрый анализ состояния вашей кожи. Установите его бесплатно и начните заботу о здоровье уже сегодня.