Model Dermatol – Hautkrankheit

Model Dermatology (Paketname: com.phonegap.whichderm) wird von Iderma entwickelt und die neueste Version von Model Dermatol – Hautkrankheit 15.3.70 wurde am 25. November 2025 aktualisiert. Model Dermatol – Hautkrankheit liegt in der Kategorie von Medizin. Sie können alle Apps von dem Entwickler der Model Dermatol – Hautkrankheit durchsuchen und 164 alternative Apps zu Model Dermatol – Hautkrankheit auf Android finden. Derzeit ist diese APP kostenlos. Diese App kann auf Android 7.0+ auf APKFab oder Google Play heruntergeladen werden. Alle APK/XAPK Dateien auf APKFab.com sind original und 100% sicher, schnell herunterzuladen.

Künstliche Intelligenz analysiert die von Ihnen eingereichten Fotos und sucht sofort nach relevanten medizinischen Dokumenten zu möglichen Hautproblemen. Der Algorithmus stellt Dokumente zu häufigen Hauterkrankungen (z. B. Warzen, Gürtelrose), Hautkrebs (z. B. Melanom) und anderen Hautausschlägen (z. B. Nesselsucht) bereit. In der 2022 Stiftung Warentest, einer deutschen Verbraucherorganisation, erreichte diese Anwendung Zufriedenheitswerte, die nur geringfügig unter denen kostenpflichtiger Teledermatologie‑Dienste lagen.
- Bitte fotografieren Sie die betroffene Hautstelle, schneiden Sie das Bild auf den relevanten Bereich zu und reichen Sie es zur Analyse ein. Nur die zugeschnittenen Bilder werden übertragen; wir speichern Ihre persönlichen Daten nicht.
- Der Algorithmus liefert Links zu autoritativen medizinischen Quellen, die die wichtigsten Anzeichen und Symptome von Hauterkrankungen und Hautkrebs (z. B. Melanom) beschreiben.
- Mit der Fähigkeit, 186 verschiedene Hautzustände zu klassifizieren, deckt der Algorithmus gängige dermatologische Erkrankungen ab, darunter atopische Dermatitis, Nesselsucht, Ekzeme, Psoriasis, Akne, Rosazea, Warzen, Onychomykose, Gürtelrose, Melanom und Nävi.
- Diese Anwendung dient ausschließlich als Bild‑Suchwerkzeug und ist KEIN Diagnose‑Tool. Die über die Links bereitgestellten Krankheitsnamen stellen keine bestätigte Diagnose von Hautkrebs oder anderen dermatologischen Erkrankungen dar. Trotz der medizinisch fundierten Informationen ist es unerlässlich, VOR jeglichen gesundheitlichen Entscheidungen einen ARZT zu konsultieren.
- Die Nutzung des Algorithmus ist völlig KOSTENLOS.
Wir verwenden den Algorithmus 'Model Dermatology', dessen Leistung in mehreren peer‑reviewten Fachzeitschriften validiert und veröffentlicht wurde. Kooperative Studien wurden mit internationalen Institutionen durchgeführt, darunter Seoul National University, Yonsei University, Universität Basel, Stanford University, MSKCC und Ospedale San Bortolo. Representative Publikationen umfassen:
- 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>
* Disclaimer
- Suchen Sie stets zusätzlich professionelle ärztliche Beratung, bevor Sie gesundheitliche Entscheidungen treffen.
- Diagnosen, die ausschließlich auf klinischen Bildern basieren, können in bis zu 10 % der Fälle übersehen werden. Diese App kann die reguläre persönliche ärztliche Untersuchung nicht ersetzen.
- Die Ausgabe des Algorithmus ist keine endgültige Diagnose; sie dient ausschließlich zu Referenz‑ und Bildungszwecken und liefert personalisierte medizinische Informationen.