Model Dermatol – Skin Disease 14.2.51

لـ Samsung Galaxy S5(SM-G900H)

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الصورة المقدمة والمساعدة على الفور في العثور على المعلومات الطبية لمشكلة بشرتك. توفر الخوارزمية معلومات طبية ذات صلة بأمراض الجلد (مثل الثآليل والقوباء المنطقية)، وسرطان الجلد (مثل سرطان الجلد)، والطفح الجلدي الآخر (مثل خلية النحل).

- يرجى التقاط صور للبشرة وتقديمها للتحليل. سيتم نقل الصور التي تم اقتصاصها، لكننا لن نقوم بتخزين بياناتك.
- توفر الخوارزمية روابط لمواقع الويب التي تصف العلامات والأعراض ذات الصلة بأمراض الجلد وسرطان الجلد (مثل سرطان الجلد).
- مع القدرة على تصنيف صور 186 مرضًا جلديًا، تغطي الخوارزمية الأنواع الشائعة من اضطرابات الجلد مثل التهاب الجلد التأتبي، وخلايا النحل، والأكزيما، والصدفية، وحب الشباب، والوردية، والثآليل، والفطار الظفري، والقوباء المنطقية، والورم الميلانيني، والحمة.
- استخدام الخوارزمية مجاني، ويدعم إجمالي 104 لغة.

ومع ذلك، يرجى مراعاة إخلاء المسؤولية التالي:
- لا يمثل تنبؤ الخوارزمية التشخيص النهائي لسرطان الجلد أو اضطراب الجلد على الرغم من أنه يهدف إلى توفير معلومات طبية شخصية.
- على الرغم من أن هذا التطبيق مفيد، يرجى استشارة الطبيب قبل اتخاذ أي قرارات طبية.


نحن نستخدم خوارزمية "نموذج الأمراض الجلدية". تم نشر أداء المصنف في العديد من المجلات الطبية المرموقة.
- تقييم الشبكات العصبية العميقة لتشخيص أورام الجلد الحميدة والخبيثة بالمقارنة مع أطباء الجلد: دراسة تحقق بأثر رجعي. الطب PLOS، 2020
- أداء الشبكة العصبية العميقة في طب الأمراض الجلدية عن بعد: دراسة تشخيصية مستقبلية لمركز واحد. J يورو أكاد ديرماتول فينيرول. 2020
- الكشف عن سرطان الجلد القرني على الوجه باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية القائمة على المنطقة. جاما ديرماتول. 2019
- يبدو أن المستوى منخفض، لكن هل هو فقير حقًا؟ : الحاجة إلى دراسات أترابية ومقارنة لتوضيح أداء الشبكات العصبية العميقة. ي الاستثمار ديرماتول. 2020
- الذكاء الاصطناعي متعدد الفئات في طب الأمراض الجلدية: تقدم ولكن لا يزال هناك مجال للتحسين. ي الاستثمار ديرماتول. 2020
- تعزيز الذكاء في طب الأمراض الجلدية: تعمل الشبكات العصبية العميقة على تمكين المتخصصين الطبيين من تشخيص سرطان الجلد والتنبؤ بخيارات العلاج لـ 134 اضطرابًا جلديًا. ي الاستثمار ديرماتول. 2020
- تفسير مخرجات نموذج التعلم العميق الذي تم تدريبه باستخدام مجموعة بيانات سرطان الجلد. ي الاستثمار ديرماتول. 2018
- التشخيص الآلي للأمراض الجلدية: ضجيج أم حقيقة؟ ي الاستثمار ديرماتول. 2018
- تصنيف الصور السريرية للأورام الجلدية الحميدة والخبيثة باستخدام خوارزمية التعلم العميق. ي الاستثمار ديرماتول. 2018
- زيادة دقة الأطباء المتدربين في تشخيص الآفات الجلدية المشتبه في إصابتها بأورام جلدية في بيئة واقعية: مراقبة محتملة قبل الدراسة وبعدها. PLOS One، 2022
- تقييم التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي للأورام الجلدية - تجربة عشوائية محكومة أحادية المركز ومتوازية وغير مقنعة. ي الاستثمار ديرماتول. 2022