Model Dermatol – त्वचा रोग

एआई त्वचा रोगों के बारे में जानकारी के लिए खोज करता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रदान की गई तस्वीर का विश्लेषण कर सकती है और तुरंत आपकी त्वचा की समस्या के बारे में जानकारी खोजने में मदद कर सकती है। एल्गोरिथ्म त्वचा रोगों (जैसे, मस्से, शिंगल्स), त्वचा कैंसर (जैसे, मेलेनोमा), और अन्य त्वचा रैशेज (जैसे, पित्ती) पर प्रासंगिक चिकित्सा जानकारी प्रदान करता है। 2022 में Stiftung Warentest, एक जर्मन उपभोक्ता संगठन द्वारा, इस ऐप को सशुल्क टेलीमेडिसिन त्वचाविज्ञान सेवाओं की तुलना में केवल थोड़ी कम संतुष्टि रेटिंग प्राप्त हुई।

◉ त्वचा की तस्वीरें लें और उन्हें सबमिट करें। क्रॉप की गई छवियों को स्थानांतरित कर दिया जाता है, लेकिन हम आपका डेटा संग्रह नहीं करते हैं।

◉ एआई त्वचा रोग और त्वचा कैंसर (जैसे, मेलेनोमा) संबंधी संकेत और लक्षणों का वर्णन करने वाली वेबसाइटों के लिंक प्रदान करती है।

◉ एल्गोरिथ्म 186 त्वचा रोगों की तस्वीरों को वर्गीकृत कर सकता है, जिसमें सामान्य प्रकार के त्वचा विकार (जैसे, एटोपिक डर्मेटाइटिस, हाइव, एक्जिमा, सोरायसिस, मुँहासे, रोसैसिया, ऑनिकोमाइकोसिस, मेलेनोमा, नेवस) शामिल होते हैं।

◉ एल्गोरिथ्म का उपयोग नि: शुल्क है और कुल 104 भाषाओं का समर्थन किया जाता है।

🞹 प्रकाशन

हम "मॉडल डर्मेटोलॉजी" एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। क्लासिफायर का प्रदर्शन कई प्रतिष्ठित मेडिकल जर्नल में प्रकाशित हुआ है।

- 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

🞹 अस्वीकरण

- कृपया इस ऐप का उपयोग करने के अलावा और कोई भी चिकित्सा निर्णय लेने से पहले डॉक्टर की सलाह लें।

- पूरी तरह नैदानिक ​​छवियों पर आधारित त्वचा कैंसर या त्वचा विकार का निदान 10% मामलों तक छूट सकता है। इसलिए, यह ऐप मानक देखभाल (इन-पर्सन परीक्षा) का स्थानापन्न नहीं कर सकता है।

- एल्गोरिथ्म की भविष्यवाणी त्वचा कैंसर या त्वचा विकार का अंतिम निदान नहीं है। यह केवल संदर्भ के लिए व्यक्तिगत चिकित्सा जानकारी प्रदान करने के लिए कार्य करता है