Model Dermatology Logiciel

L'intelligence artificielle fournit des informations médicales pertinentes sur les maladies de la peau (par exemple, éruption cutanée, verrue, urticaire) et le cancer de la peau (par exemple, mélanome). L'intelligence artificielle donne également des informations sur la clinique de dermatologie appropriée. "Model Dermatology" est réglementé en tant que dispositif médical (* CE-MDR Classe I). Les performances de l'algorithme ont été publiées dans plusieurs revues médicales prestigieuses. * Prenez des photos de peau et soumettez-les. * "Model Dermatology" fournira des informations pertinentes sur les cliniques de dermatologie, les maladies de la peau et le cancer de la peau. L'intelligence artificielle fournit des liens personnalisés vers des sites Web qui décrivent les signes et les symptômes des maladies de la peau et du cancer de la peau (par exemple, le mélanome). * L'algorithme peut classer 184 maladies de la peau qui incluent des types courants de troubles cutanés (par exemple, la dermatite atopique, l'urticaire, l'eczéma, le psoriasis, l'acné, la rosacée, l'onychomycose, le mélanome, le naevus). * Les images et métadonnées soumises (par exemple, démangeaisons, douleur, apparition) sont transférées, mais nous ne stockons pas vos données. * L'utilisation de l'algorithme est gratuite et un total de 104 multi-langues sont prises en charge. * Publication - 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 * Avertissement - Veuillez demander l'avis d'un médecin en plus d'utiliser cette application et avant de prendre toute décision médicale. - Au total, 10 % des cas de cancer de la peau peuvent passer inaperçus si le diagnostic a été posé à partir des seules images cliniques. Par conséquent, cette application ne peut pas remplacer le rôle des soins standard (examen en personne). - La prédiction de l'algorithme n'est pas le diagnostic final d'un cancer de la peau ou d'un trouble cutané. Il sert uniquement à fournir des informations médicales personnalisées à titre de référence.