SkinScreen

O aplicativo SkinScreen estende os recursos humanos na detecção e classificação de lesões de pele / câncer de pele no suporte a objetivos de saúde baseados em valores. SkinScreen oferece a capacidade de detectar lesões malignas e benignas da pele em tempo real por meio de uma solução altamente precisa e precisa. A solução aproveita o poder do aprendizado profundo, um método sob inteligência artificial (IA), para permitir previsões mais rápidas e precisas do que estavam disponíveis anteriormente. Por meio de um termo que temos como marca registrada, denominado Modelo Indescritível, é um modelo de IA que é semeado com hiperparâmetros inicialmente, no entanto, o modelo se treina continuamente para encontrar o melhor ajuste em relação ao conjunto de dados, sem qualquer intervenção humana futura necessária. Atualmente, a detecção é realizada manualmente por um dermatologista ou técnico por meio de uma abordagem heurística conhecida como ABCDE (Assimetria, Irregularidade de Bordas, Cor, Diâmetro, Evolução).

SkinScreen oferece uma série de diferenças em relação a outras soluções no mercado:

1. Garanta a privacidade do usuário - Aproveitando a arquitetura MobileNetV2 mais recente, o modelo de IA pode ser executado no dispositivo do usuário e nenhuma imagem precisa ser carregada de volta para os servidores da SkinScreen, ao contrário de outras soluções.

2. Detectar se uma lesão de pele está presente - Muitas soluções de detecção de pele AI não detectam se uma lesão de pele está presente na imagem inicialmente. Eles dependem da intervenção manual do usuário humano para fornecer uma imagem da lesão cutânea. Por exemplo, se um usuário fornecer uma imagem de uma girafa, suas soluções classificarão a imagem independentemente. O modelo sofisticado de IA do SkinScreen é capaz de detectar se uma lesão de pele está presente antes da classificação.

3. Detectar mais classes de lesões cutâneas - Ao detectar 9 classes benignas e malignas comuns de lesões cutâneas (Queratoses Actínicas, Angioma, Carcinoma Basocelular, Dermatofibroma, Nevo Melanocítico, Melanoma, Queratoses Seborréicas, Carcinoma de Células Escamosas, Lesões Vasculares), podemos fornecer melhor feedback para cada indivíduo que faz interface com o SkinScreen. E continuamos a expandir o número de classes de lesões de pele que apoiamos.

4. Fornece maior exatidão e taxas de precisão - Estamos aproveitando uma abordagem dupla para alcançar maior exatidão e taxas de precisão. Primeiro, usamos um classificador de uma classe para identificar se uma lesão de pele está presente na imagem. Nesse caso, podemos fornecer de volta as 3 classes de lesões cutâneas mais prováveis ​​e suas probabilidades associadas. Parte disso é realizado por meio das 180.000 imagens que usamos para treinar nosso modelo de IA.

5. Fornecer feedback em tempo real - SkinScreen é capaz de fornecer resultados de volta ao usuário em menos de dois segundos, em média. Aproveitando a arquitetura MobileNetV2, que tem menor latência, maior precisão e poucos aprimoramentos proprietários, podemos notificar o usuário sobre os resultados em tempo hábil.

6. Fornecer ferramentas fáceis de usar - As diferentes plataformas do SkinScreen são capazes de auxiliar os usuários em suas interações com a ferramenta. Tentamos fazer isso por meio de ferramentas de suporte que são essenciais na detecção de lesões de pele, independentemente da formação e do conjunto de habilidades do usuário.