Model Dermatol– Doença de pele

A inteligência artificial analisa as fotografias enviadas e busca instantaneamente documentos médicos relevantes sobre possíveis condições cutâneas. O algoritmo fornece documentos sobre distúrbios cutâneos comuns (por exemplo, verrugas (warts), herpes zóster (shingles)), cânceres de pele (por exemplo, melanoma) e outras erupções cutâneas (por exemplo, urticária). No teste de 2022 da 'Stiftung Warentest', organização de consumidores alemã, este aplicativo obteve avaliações de satisfação apenas ligeiramente inferiores às de serviços de teledermatologia pagos.

- Capture fotografias da área afetada da pele e envie-as para análise. Apenas as imagens recortadas necessárias para a avaliação são transferidas; não armazenamos seus dados pessoais.
- O algoritmo fornece links para recursos médicos autoritativos que descrevem os sinais e sintomas principais de condições cutâneas e cânceres de pele (por exemplo, melanoma).
- Com capacidade para classificar 186 condições cutâneas distintas, o algoritmo abrange desordens dermatológicas comuns, como dermatite atópica, urticária, eczema, psoríase, acne, rosácea, verrugas (warts), onicomicose (Onychomycosis), herpes zóster (shingles), melanoma e nevos (nevi).
- Este aplicativo funciona exclusivamente como uma ferramenta de busca de imagens e 'NÃO' é uma plataforma de diagnóstico. Os nomes de doenças fornecidos por meio de conteúdo vinculado não constituem um diagnóstico confirmado de câncer de pele ou de outras condições dermatológicas. Embora as informações sejam médicas e informativas, é essencial 'CONSULTAR UM MÉDICO' antes de tomar qualquer decisão de saúde.
- O uso deste algoritmo é completamente 'GRATUITO'.

Utilizamos o algoritmo 'Model Dermatology', cujo desempenho foi validado e publicado em múltiplas revistas médicas revisadas por pares. Estudos colaborativos foram realizados com diversas instituições internacionais, incluindo Seoul National University, Yonsei University, University of Basel, Stanford University, Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) e Ospedale San Bortolo. Publicações representativas incluem:
- 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>

'Isenção de responsabilidade'
- Sempre procure aconselhamento médico profissional além de usar este aplicativo antes de tomar qualquer decisão de saúde.
- Diagnósticos baseados apenas em imagens clínicas podem perder até 10 % dos casos. Este aplicativo não substitui a avaliação médica presencial padrão.
- A saída do algoritmo não é um diagnóstico definitivo; fornece informações médicas personalizadas apenas para referência e fins educacionais.