Descri莽茫o Do Aplicativo O Aplica莽茫o Android Model Dermatol鈥?Doen莽a de pele Desenvolvido Pelo IDerma Est谩 Listado Na Categoria Medicina. A Vers茫o Atual 脡 14.3.23, Atualizada Em 25/04/2024 . De Acordo Com O Google Play, O Model Dermatol鈥?Doen莽a de pele Alcan莽ou Mais De Instala莽玫es 458 Mil. Atualmente, O Model Dermatol鈥?Doen莽a de pele Possui 3 Mil Revis玫es Com Valor M茅dio De Voto 4.5 A intelig锚ncia artificial digitaliza a fotografia fornecida e ajuda imediatamente na identifica莽茫o do seu problema de pele. A IA fornece informa莽玫es m茅dicas relevantes sobre doen莽as de pele (por exemplo, erup莽玫es cut芒neas, verrugas, urtic谩ria) e c芒ncer de pele (por exemplo, melanoma).鈼?Capture fotografias de pele e envie-as. As imagens cortadas s茫o transferidas, mas n茫o armazenamos seus dados.鈼?A IA fornece links para sites que descrevem os sinais e sintomas relevantes de doen莽as de pele e c芒ncer de pele (por exemplo, melanoma).鈼?O algoritmo pode classificar imagens de 186 doen莽as de pele, incluindo tipos comuns de doen莽as de pele (por exemplo, dermatite at贸pica, urtic谩ria, eczema, psor铆ase, acne, ros谩cea, onicomicose, melanoma, nevo).鈼?O uso do algoritmo 茅 gratuito e um total de 104 idiomas s茫o suportados.馃灩 Publica莽茫oUtilizamos o algoritmo "Model Dermatology". O desempenho do classificador foi publicado em v谩rias revistas m茅dicas de prest铆gio.- 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 - Performance of a deep neural network in teledermatology: a single center prospective diagnostic study. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2020 - Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network. JAMA Dermatol. 2019 - Seems to be low, but is it really poor? : Need for Cohort and Comparative studies to Clarify Performance of Deep Neural Networks. J Invest Dermatol. 2020 - Multiclass Artificial Intelligence in Dermatology: Progress but Still Room for Improvement. J Invest Dermatol. 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 - Interpretation of the Outputs of Deep Learning Model trained with Skin Cancer Dataset. J Invest Dermatol. 2018 - Automated Dermatological Diagnosis: Hype or Reality? J Invest Dermatol. 2018 - Classification of the Clinical Images for Benign and Malignant Cutaneous Tumors Using a Deep Learning Algorithm. J Invest Dermatol. 2018- 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- Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms 鈥?a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial. J Invest Dermatol. 2022馃灩 Disclaimer- Por favor, procure o conselho de um m茅dico al茅m de usar este aplicativo e antes de tomar qualquer decis茫o m茅dica.- O diagn贸stico de c芒ncer de pele ou doen莽a de pele baseado apenas em imagens cl铆nicas pode errar at茅 10% dos casos. Portanto, este aplicativo n茫o pode substituir o atendimento padr茫o (exame presencial).- A previs茫o do algoritmo n茫o 茅 o diagn贸stico final de c芒ncer de pele ou doen莽a de pele. Serve apenas para fornecer informa莽玫es m茅dicas personalizadas para refer锚ncia Atualmente, Estamos Oferecendo A Vers茫o 14.3.23. Esta 脡 A Nossa Vers茫o Mais Recente E Mais Otimizada. 脡 Adequado Para Muitos Dispositivos Diferentes. Download Gratuito Diretamente Apk Da Google Play Store Ou De Outras Vers玫Wild Coasteres Que Estamos Hospedando. Al茅m Disso, Voc锚 Pode Baixar Sem Registro E Nenhum Login Necess谩rio. Temos Mais Do Que Os Dispositivos 2000+ Dispon铆veis Para Samsung, Xiaomi, Huawei, Oppo, Vivo, Motorola, LG, Google, OnePlus, Sony, Tablet ... Com Tantas Op莽玫es, 脡 F谩cil Escolher Jogos Ou Software Que Se Encaixem No Seu Dispositivo. Pode Ser 脷til Se Houver Restri莽玫es De Pa铆s Ou Restri莽玫es Do Lado Do Seu Dispositivo Na Google App Store. Read more