Model Dermatol – مرض جلدي

الذكاء الاصطناعي يبحث عن معلومات حول أمراض الجلد

يقوم الذكاء الاصطناعي بفحص الصورة المرسلة ويساعد على الفور في تحديد مشكلة الجلد الخاصة بك، كما يوفر المعلومات الطبية المتعلقة بالأمراض الجلدية مثل الطفح الجلدي والثؤلول والشرى، وسرطان الجلد مثل الورم الميلانيني، ويوفر أيضًا معلومات حول العيادات الجلدية المناسبة. وقد تم نشر أداء الخوارزمية في العديد من المجلات الطبية المرموقة.

◉ التقط صورًا للجلد وأرسلها.

◉ يوفر "Model Dermatology" المعلومات ذات الصلة بعيادات الأمراض الجلدية وأمراض الجلد وسرطان الجلد، حيث يقدم الذكاء الاصطناعي روابط مخصصة لمواقع الويب التي تصف علامات وأعراض أمراض الجلد وسرطان الجلد (مثل الورم الميلانيني).

◉ يمكن للخوارزمية تصنيف 186 نوعًا من الاضطرابات الجلدية المشتملة على الأنواع الشائعة مثل التهاب الجلد التأتبي، وخلايا النحل، والأكزيما، والصدفية، وحب الشباب، والوردية، وفطر الأظافر، والورم الميلانيني، والحمة.

◉ يتم استخدام الخوارزمية مجانًا وتدعم ما مجموعه 104 لغات مختلفة.

🞹 النشر

- 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

🞹 إخلاء المسؤولية

- يرجى طلب نصيحة الطبيب بالإضافة إلى استخدام هذا التطبيق وقبل اتخاذ أي قرارات طبية.

- يمكن تفويت ما مجموعه 10٪ من حالات سرطان الجلد إذا تم التشخيص باستخدام الصور السريرية وحدها. لذلك ، لا يمكن لهذا التطبيق أن يحل محل دور الرعاية القياسية (الفحص الشخصي).

- لا يعتبر توقع الخوارزمية التشخيص النهائي لسرطان الجلد أو اضطراب الجلد. إنه يخدم فقط لتوفير المعلومات الطبية الشخصية للرجوع إليها.