A inteligência artificial pode analisar a fotografia fornecida e ajudar instantaneamente a encontrar informações médicas para o seu problema de pele. O algoritmo oferece informações médicas relevantes sobre doenças de pele (por exemplo, verrugas, herpes zoster), câncer de pele (por exemplo, melanoma) e outras erupções cutâneas (por exemplo, urticária).
- Por favor, capture fotografias da pele e envie-as para análise. As imagens recortadas serão transferidas, mas não armazenaremos seus dados.
- O algoritmo fornece links para sites que descrevem os sinais e sintomas relevantes de doenças de pele e câncer de pele (por exemplo, melanoma).
- Com a capacidade de classificar imagens de 186 doenças de pele, o algoritmo cobre tipos comuns de doenças de pele, como dermatite atópica, urticária, eczema, psoríase, acne, rosácea, verruga, onicomicose, herpes zoster, melanoma e nevo.
- A utilização do algoritmo é GRATUITA e suporta um total de 104 idiomas.
No entanto, tenha em mente o seguinte aviso:
- A previsão do algoritmo não é o diagnóstico final de câncer de pele ou doença de pele, embora se destine a fornecer informações médicas personalizadas.
- Embora este aplicativo seja útil, consulte um médico antes de tomar qualquer decisão médica.
Utilizamos o algoritmo "Model Dermatology". O desempenho do classificador foi publicado em diversas revistas médicas de prestígio.
- Avaliação de redes neurais profundas para o diagnóstico de neoplasias cutâneas benignas e malignas em comparação com dermatologistas: um estudo retrospectivo de validação. PLOS Medicine, 2020
- Desempenho de uma rede neural profunda em teledermatologia: um estudo diagnóstico prospectivo em um único centro. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020
- Detecção de câncer de pele queratinocítico na face usando rede neural convolucional baseada em região. JAMA Dermatol. 2019
– Parece baixo, mas é realmente pobre? : Necessidade de estudos de coorte e comparativos para esclarecer o desempenho de redes neurais profundas. J Invest Dermatol. 2020
- Inteligência Artificial Multiclasse em Dermatologia: Avanços, mas ainda espaço para melhorias. J Invest Dermatol. 2020
- Dermatologia com Inteligência Aumentada: Redes Neurais Profundas capacitam profissionais médicos no diagnóstico de câncer de pele e na previsão de opções de tratamento para 134 doenças de pele. J Invest Dermatol. 2020
- Interpretação dos resultados do modelo de aprendizagem profunda treinado com conjunto de dados de câncer de pele. J Invest Dermatol. 2018
- Diagnóstico Dermatológico Automatizado: Hype ou Realidade? J Invest Dermatol. 2018
- Classificação das Imagens Clínicas para Tumores Cutâneos Benignos e Malignos Utilizando Algoritmo de Aprendizado Profundo. J Invest Dermatol. 2018
- Aumentando a precisão dos médicos estagiários no diagnóstico de lesões cutâneas suspeitas de neoplasias cutâneas em um cenário do mundo real: um estudo prospectivo controlado antes e depois. PLOS One, 2022
- Avaliação do diagnóstico de neoplasias cutâneas assistido por inteligência artificial – um ensaio clínico randomizado, unicêntrico, paralelo, desmascarado. J Invest Dermatol. 2022
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