Model Dermatol – Болезнь кожи

Искусственный интеллект сканирует предоставленную фотографию и мгновенно помогает выявить проблему с кожей. Искусственный интеллект предоставляет соответствующую медицинскую информацию о кожных заболеваниях (например, бородавках, опоясывающем лишае, крапивнице) и раке кожи (например, меланоме).

- Делайте фотографии поражённого участка кожи и отправляйте их для анализа. Передаются только обрезанные изображения, необходимые для оценки; мы не сохраняем ваши персональные данные.
- Алгоритм предоставляет ссылки на авторитетные медицинские ресурсы, описывающие ключевые признаки и симптомы кожных состояний и рака кожи (например, меланомы).
- Алгоритм способен классифицировать 186 различных кожных состояний, включая распространённые дерматологические заболевания: атопический дерматит, крапивница, экзема, псориаз, акне, розацеа, бородавки, онхомикоз, опоясывающий лишай, меланома, невус и др.
- Это приложение функционирует исключительно как инструмент поиска изображений и НЕ является диагностической платформой. Названия заболеваний, предоставленные через ссылки, не являются подтверждённым диагнозом рака кожи или других дерматологических состояний. Несмотря на то, что информация медицински информативна, 'необходимо проконсультироваться с врачом' перед принятием любых решений, связанных со здоровьем.
- Использование алгоритма полностью БЕСПЛАТНО.

Мы используем алгоритм 'Model Dermatology', эффективность которого подтверждена и опубликована в нескольких рецензируемых медицинских журналах. Совместные исследования проводились с многочисленными международными институтами, включая Seoul National University, Yonsei University, Basel University, Stanford University, MSKCC и Ospedale San Bortolo. Представительные публикации включают:
- 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>

* Отказ от ответственности
- Всегда обращайтесь за профессиональной медицинской консультацией в дополнение к использованию этого приложения перед принятием любых решений, связанных со здоровьем.
- Диагноз, основанный исключительно на клинических изображениях, может быть пропущен до 10 % случаев. Таким образом, приложение не может заменить стандартную очную медицинскую оценку.
- Вывод алгоритма не является окончательным диагнозом; он предоставляет персонализированную медицинскую информацию только для справки и образовательных целей.