Model Dermatology – 피부질환, 피부암 소개
인공지능 알고리즘은 주어진 사진을 분석해서, 검색엔진보다 훨씬 더 정확한 맞춤형 의학 정보 (피부암, 피부질환) 를 제공합니다. Model Dermatology 는 유럽 🞹 CE MDR Class I 인증을 받았습니다. 알고리즘의 성능은 국내외 여러 대학병원과의 임상연구를 통해 검증되었고 연구결과는 해외 피부과 최상위 학술지 (인용수 기준 상위 5%) 에 여러차례 게재되었습니다. 다수의 임상연구가 한국, 미국, 칠레, 그리스의 의료기관에서 이루어졌습니다.
밝은 곳에서 사진을 찍는 것이 중요합니다. 셀카를 찍는데 사용되는 전면 카메라로는 좋은 사진을 얻을 수 없습니다. 다른 사람의 도움을 받아서 후면 카메라로 사진을 찍는 것이 좋습니다.
일반인이 찍은 사진의 경우 사진관에서 찍은 사진에 비해 품질이 떨어지는 문제가 있고 사진만으로 모든 정보를 전달하기에 어려움이 있기 때문에, 피부과에서 대면 진료를 보는 것이 가장 정확한 정확한 진단을 얻을 수 있습니다. 앱이 제공하는 질환 정보를 참고하시고, 가까운 피부과에서 진료를 통해 진단을 받는 것을 권장드립니다.
🞹 연구 논문 리스트 🞹
- 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 – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial. J Invest Dermatol. 2022
밝은 곳에서 사진을 찍는 것이 중요합니다. 셀카를 찍는데 사용되는 전면 카메라로는 좋은 사진을 얻을 수 없습니다. 다른 사람의 도움을 받아서 후면 카메라로 사진을 찍는 것이 좋습니다.
일반인이 찍은 사진의 경우 사진관에서 찍은 사진에 비해 품질이 떨어지는 문제가 있고 사진만으로 모든 정보를 전달하기에 어려움이 있기 때문에, 피부과에서 대면 진료를 보는 것이 가장 정확한 정확한 진단을 얻을 수 있습니다. 앱이 제공하는 질환 정보를 참고하시고, 가까운 피부과에서 진료를 통해 진단을 받는 것을 권장드립니다.
🞹 연구 논문 리스트 🞹
- 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 – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial. J Invest Dermatol. 2022
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