Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích bức ảnh được cung cấp và ngay lập tức giúp tìm thông tin y tế cho vấn đề về da của bạn. Thuật toán cung cấp thông tin y tế liên quan về các bệnh ngoài da (ví dụ: mụn cóc, bệnh zona), ung thư da (ví dụ: khối u ác tính) và các phát ban da khác (ví dụ: nổi mề đay).
- Vui lòng chụp ảnh da và gửi đi phân tích. Những hình ảnh đã cắt sẽ được chuyển đi nhưng chúng tôi sẽ không lưu trữ dữ liệu của bạn.
- Thuật toán cung cấp liên kết đến các trang web mô tả các dấu hiệu và triệu chứng liên quan của bệnh ngoài da và ung thư da (ví dụ như khối u ác tính).
- Với khả năng phân loại hình ảnh của 186 bệnh về da, thuật toán bao gồm các loại rối loạn da phổ biến như viêm da dị ứng, nổi mề đay, chàm, vẩy nến, mụn trứng cá, bệnh rosacea, mụn cóc, bệnh nấm móng, bệnh zona, khối u ác tính và nevus.
- Việc sử dụng thuật toán là MIỄN PHÍ và hỗ trợ tổng cộng 104 ngôn ngữ.
Tuy nhiên, vui lòng lưu ý tuyên bố từ chối trách nhiệm sau:
- Dự đoán của thuật toán không phải là chẩn đoán cuối cùng về bệnh ung thư da hoặc rối loạn da mặc dù nó nhằm mục đích cung cấp thông tin y tế được cá nhân hóa.
- Mặc dù ứng dụng này hữu ích nhưng vui lòng tham khảo ý kiến bác sĩ trước khi đưa ra bất kỳ quyết định y tế nào.
Chúng tôi sử dụng thuật toán "Mô hình Da liễu". Hiệu suất của máy phân loại đã được công bố trên một số tạp chí y khoa uy tín.
- Đánh giá Mạng lưới thần kinh sâu để chẩn đoán các khối u da lành tính và ác tính so với các bác sĩ da liễu: Một nghiên cứu xác nhận hồi cứu. PLOS Medicine, 2020
- Hiệu suất của mạng lưới thần kinh sâu trong khoa da liễu từ xa: một nghiên cứu chẩn đoán triển vọng ở một trung tâm duy nhất. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020
- Phát hiện ung thư da tế bào sừng trên khuôn mặt bằng cách sử dụng Mạng lưới thần kinh chuyển đổi theo vùng. JAMA Dermatol. 2019
- Tưởng thấp nhưng có thật là nghèo? : Cần có các nghiên cứu đoàn hệ và so sánh để làm rõ hiệu suất của Mạng lưới thần kinh sâu. J Invest Dermatol. 2020
- Trí tuệ nhân tạo đa lớp trong Da liễu: Tiến bộ nhưng vẫn còn cần cải thiện. J Invest Dermatol. 2020
- Tăng cường trí thông minh Da liễu: Mạng lưới thần kinh sâu trao quyền cho các chuyên gia y tế chẩn đoán ung thư da và dự đoán các lựa chọn điều trị cho 134 chứng rối loạn về da. J Invest Dermatol. 2020
- Giải thích kết quả đầu ra của mô hình học sâu được đào tạo với Bộ dữ liệu về ung thư da. J Invest Dermatol. 2018
- Chẩn đoán da liễu tự động: Cường điệu hay thực tế? J Invest Dermatol. 2018
- Phân loại hình ảnh lâm sàng cho các khối u ở da lành tính và ác tính bằng thuật toán học sâu. J Invest Dermatol. 2018
- Tăng cường độ chính xác của các bác sĩ thực tập trong việc chẩn đoán các tổn thương da nghi ngờ là ung thư da trong môi trường thực tế: Nghiên cứu tiền cứu được kiểm soát trước và sau. PLOS One, 2022
- Đánh giá chẩn đoán ung thư da được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo - một thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng ngẫu nhiên, song song, không che đậy, tại một trung tâm. J Invest Dermatol. 2022
Irbis SP453
