La inteligencia artificial puede analizar la fotografía proporcionada y ayudar instantáneamente a encontrar información sobre su problema de piel. El algoritmo proporciona información médica relevante sobre enfermedades de la piel (p. ej., verrugas, herpes zóster), cáncer de piel (p. ej., melanoma) y otras erupciones cutáneas (p. ej., urticaria). En el Stiftung Warentest de 2022, una organización de consumidores alemana, esta aplicación recibió calificaciones de satisfacción solo ligeramente inferiores a los servicios de dermatología por telemedicina pagos.
- Capture fotografías de la piel y envíelas para su análisis. Las imágenes recortadas se transferirán, pero no almacenaremos sus 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, eczema, psoriasis, acné, rosácea, verrugas, onicomicosis, herpes zóster, melanoma y nevos.
- El uso del algoritmo es GRATUITO.
Sin embargo, tenga en cuenta la siguiente exención de responsabilidad:
- Esta aplicación es una herramienta de búsqueda de imágenes, NO UNA APLICACIÓN DE DIAGNÓSTICO. Los nombres de las enfermedades que se proporcionan en el contenido vinculado no son diagnósticos finales de cáncer de piel o trastornos de la piel.
- Esta aplicación no es un dispositivo médico y no ha sido aprobada por la FDA.
- Aunque el contenido es informativo, CONSULTE A UN MÉDICO antes de tomar cualquier decisión médica.
Utilizamos el algoritmo "Model Dermatology". El rendimiento del clasificador se ha publicado en varias revistas médicas prestigiosas. Se han realizado numerosos estudios colaborativos con varios hospitales a nivel internacional, entre ellos la Universidad Nacional de Seúl, la Universidad de Ulsan, la Universidad de Yonsei, la Universidad de Hallym, la Universidad de Inje, Stanford, MSKCC y Ospedale San Bortolo.
- 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 ser bajo, pero ¿es realmente deficiente?: Necesidad de estudios de cohorte y comparativos para aclarar el rendimiento de las redes neuronales profundas. J Invest Dermatol. 2020
- Inteligencia artificial multiclase en dermatología: progreso, pero aún hay margen de mejora. J Invest Dermatol. 2020
- Aumento de la inteligencia dermatológica: las redes neuronales profundas empoderan a los profesionales médicos en el diagnóstico del cáncer de piel y la predicción de opciones de tratamiento para 134 trastornos de la piel. J Invest Dermatol. 2020
- Interpretación de los resultados del modelo de aprendizaje profundo entrenado con el conjunto de datos de cáncer de piel. J Invest Dermatol. 2018
- Diagnóstico dermatológico automatizado: ¿exageración 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
- Aumentar 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 antes y después. PLOS One, 2022
- Evaluación del diagnóstico asistido por inteligencia artificial de neoplasias cutáneas: un ensayo controlado aleatorio, sin enmascaramiento, paralelo y de un solo centro. J Invest Dermatol. 2022
umi Max
