La inteligencia artificial puede analizar la fotografía proporcionada y ayudar instantáneamente a encontrar información médica para su problema de piel. El algoritmo ofrece información médica relevante sobre enfermedades de la piel (por ejemplo, verrugas, culebrilla), cáncer de piel (por ejemplo, melanoma) y otras erupciones cutáneas (por ejemplo, urticaria).
- Capture fotografías de la piel y envíelas para su análisis. Las imágenes recortadas se transferirán, pero no almacenaremos tus datos.
- El algoritmo proporciona enlaces a sitios web que describen los signos y síntomas relevantes de enfermedades de la piel y cáncer de piel (por ejemplo, melanoma).
- Con la capacidad de clasificar imágenes de 186 enfermedades de la piel, el algoritmo cubre tipos comunes de trastornos de la piel como dermatitis atópica, urticaria, eccema, psoriasis, acné, rosácea, verrugas, onicomicosis, culebrilla, melanoma y nevo.
- El uso del algoritmo es GRATUITO y soporta un total de 104 idiomas.
Sin embargo, tenga en cuenta la siguiente exención de responsabilidad:
- La predicción del algoritmo no es el diagnóstico final de cáncer de piel o trastorno de la piel, aunque está destinada a proporcionar información médica personalizada.
- Si bien esta aplicación es útil, consulte a un médico antes de tomar cualquier decisión médica.
Utilizamos el algoritmo "Modelo Dermatología". El funcionamiento del clasificador ha sido publicado en varias revistas médicas de prestigio.
- Evaluación de redes neuronales profundas para el diagnóstico de neoplasias cutáneas benignas y malignas en comparación con dermatólogos: un estudio de validación retrospectivo. PLOS Medicine, 2020
- Rendimiento de una red neuronal profunda en teledermatología: un estudio de diagnóstico prospectivo de un solo centro. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020
: Detección de cáncer de piel queratinocítico en la cara mediante una red neuronal convolucional basada en regiones. JAMA Dermatol. 2019
: Parece bajo, pero ¿es realmente pobre? : Necesidad de estudios comparativos y de cohortes para aclarar el rendimiento de las redes neuronales profundas. J Invest Dermatol. 2020
- Inteligencia artificial multiclase en dermatología: avances pero aún margen de mejora. J Invest Dermatol. 2020
- Dermatología con inteligencia aumentada: las redes neuronales profundas permiten a los profesionales médicos diagnosticar el cáncer de piel y predecir opciones de tratamiento para 134 trastornos de la piel. J Invest Dermatol. 2020
: Interpretación de los resultados del modelo de aprendizaje profundo entrenado con un conjunto de datos sobre cáncer de piel. J Invest Dermatol. 2018
- Diagnóstico dermatológico automatizado: ¿bombo o realidad? J Invest Dermatol. 2018
- Clasificación de las imágenes clínicas de tumores cutáneos benignos y malignos mediante un algoritmo de aprendizaje profundo. J Invest Dermatol. 2018
- Aumento de la precisión de los médicos en formación en el diagnóstico de lesiones cutáneas sospechosas de neoplasias cutáneas en un entorno del mundo real: un estudio prospectivo controlado de antes y después. PLOS One, 2022
: Evaluación del diagnóstico de neoplasias de la piel asistido por inteligencia artificial: un ensayo controlado aleatorio, desenmascarado, paralelo y de un solo centro. J Invest Dermatol. 2022
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