Model Derm – căn bệnh ngoài da

Trí tuệ nhân tạo sẽ quét các bức ảnh bạn gửi và ngay lập tức tìm kiếm các tài liệu y tế liên quan đến các tình trạng da tiềm năng. Thuật toán cung cấp tài liệu về các bệnh da phổ biến (ví dụ: mụn cóc, zona), ung thư da (ví dụ: melanoma) và các phát ban da khác (ví dụ: nổi mề đay). Trong cuộc kiểm tra năm 2022 của 'Stiftung Warentest', một tổ chức tiêu dùng của Đức, ứng dụng này đạt mức độ hài lòng chỉ hơi thấp hơn so với các dịch vụ teledermatology trả phí.

- Vui lòng chụp ảnh vùng da bị ảnh hưởng và gửi để phân tích. Chỉ các ảnh đã cắt cần thiết cho việc đánh giá sẽ được truyền đi; chúng tôi không lưu trữ dữ liệu cá nhân của bạn.
- Thuật toán cung cấp liên kết tới các nguồn y tế uy tín mô tả các dấu hiệu và triệu chứng chính của các bệnh da và ung thư da (ví dụ: melanoma).
- Với khả năng phân loại 186 tình trạng da khác nhau, thuật toán bao gồm các rối loạn da phổ biến như viêm da dị ứng (atopic dermatitis), nổi mề đay (hives), chàm (eczema), vẩy nến (psoriasis), mụn trứng cá (acne), rosacea, mụn cóc (warts), nấm móng (onychomycosis), zona (shingles), melanoma và nốt ruồi (nevus).
- Ứng dụng này chỉ hoạt động như một công cụ tìm kiếm hình ảnh và 'KHÔNG' phải là nền tảng chẩn đoán. Các tên bệnh được cung cấp qua nội dung liên kết không tạo thành chẩn đoán xác nhận về ung thư da hay các bệnh da liễu khác. Mặc dù thông tin cung cấp mang tính y học, bạn 'phải tham khảo bác sĩ' trước khi đưa ra bất kỳ quyết định chăm sóc sức khỏe nào.
- Việc sử dụng thuật toán này là hoàn toàn MIỄN PHÍ.

Chúng tôi sử dụng thuật toán '"Model Dermatology"', hiệu suất đã được xác nhận và công bố trong nhiều tạp chí y khoa có thẩm quyền. Các nghiên cứu hợp tác đã được thực hiện với nhiều tổ chức quốc tế, bao gồm Đại học Quốc gia Seoul, Đại học Yonsei, Đại học Basel, Đại học Stanford, MSKCC và Ospedale San Bortolo. Các ấn phẩm tiêu biểu bao gồm:
- 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>

* Tuyên bố từ chối trách nhiệm
- Luôn tìm kiếm lời khuyên y tế chuyên nghiệp bên cạnh việc sử dụng ứng dụng này trước khi đưa ra bất kỳ quyết định y tế nào.
- Chẩn đoán chỉ dựa vào hình ảnh lâm sàng có thể bỏ sót tới 10 % trường hợp; vì vậy, ứng dụng này không thể thay thế cho việc khám trực tiếp theo tiêu chuẩn y tế.
- Kết quả của thuật toán không phải là chẩn đoán cuối cùng; nó chỉ cung cấp thông tin y tế cá nhân hoá để tham khảo và mục đích giáo dục.