Model Derm – Maladie de peau

L’intelligence artificielle analyse les photographies que vous soumettez et recherche instantanément des documents médicaux pertinents concernant les affections cutanées potentielles. L’algorithme fournit des documents sur les troubles cutanés courants (par exemple, verrues, zona), les cancers de la peau (par exemple, mélanome) et d’autres éruptions cutanées (par exemple, urticaire). Dans le test 2022 de la Stiftung Warentest, une organisation de consommateurs allemande, cette application a obtenu des scores de satisfaction légèrement inférieurs à ceux des services de télédermatologie payants.

- Veuillez photographier la zone cutanée concernée et la soumettre pour analyse. Seules les images recadrées nécessaires à l’évaluation sont transférées ; nous ne conservons aucune donnée personnelle.
- L’algorithme fournit des liens vers des ressources médicales faisant autorité décrivant les principaux signes et symptômes des affections cutanées et des cancers de la peau (par exemple, mélanome).
- Grâce à sa capacité de classer 186 affections cutanées distinctes, l’algorithme couvre des troubles dermatologiques courants tels que dermatite atopique, urticaire, eczéma, psoriasis, acné, rosacée, verrues, onychomycose, zona, mélanome et naevus.
- Cette application fonctionne uniquement comme un outil de recherche d’images et n’est PAS une plateforme de diagnostic. Les noms de maladies fournis via le contenu lié ne constituent pas un diagnostic confirmé de cancer de la peau ou d’autres affections dermatologiques. Bien que les informations soient médicalement informatives, il est essentiel de CONSULTER UN MÉDECIN avant toute décision de santé.
- L’utilisation de cet algorithme est entièrement GRATUITE.

Nous utilisons l’algorithme « Model Dermatology », dont les performances ont été validées et publiées dans de nombreuses revues médicales à comité de lecture. Des études collaboratives ont été menées avec de nombreux instituts internationaux, dont l’Université nationale de Séoul, l’Université Yonsei, l’Université de Bâle, l’Université Stanford, le MSKCC et l’Ospedale San Bortolo. Parmi les publications représentatives :
- 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
- Planet-wide Performance of a Skin Disease AI Algorithm Validated in Korea. npj Digital Medicine 2025
- 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
- Performance of a deep neural network in teledermatology: a single center prospective diagnostic study. J Eur Acad Dermatol Venereol. 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
- Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network. JAMA Dermatol. 2019
- Classification of the Clinical Images for Benign and Malignant Cutaneous Tumors Using a Deep Learning Algorithm. J Invest Dermatol. 2018
- Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial. J Invest Dermatol. 2022>

* Clause de non‑responsabilité
- Demandez toujours l’avis d’un professionnel de santé en plus de l’utilisation de cette application avant de prendre une décision médicale.
- Les diagnostics basés uniquement sur des images cliniques peuvent manquer jusqu’à 10 % des cas. Cette application ne peut pas remplacer une évaluation médicale en personne.
- Le résultat de l’algorithme n’est pas un diagnostic définitif ; il fournit uniquement des informations médicales personnalisées à titre de référence et à des fins éducatives.