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Model Dermatol – Skin Disease

Model Dermatol – Skin Disease

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v16.8.50 di Iderma

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Model Dermatology

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Su Model Dermatology

L'intelligenza artificiale analizza le fotografie inviate e ricerca immediatamente documenti medici pertinenti sulle potenziali condizioni cutanee. L’algoritmo fornisce documenti su disturbi cutanei comuni (ad es. verruche, herpes zoster), tumori della pelle (ad es. melanoma) e altre eruzioni cutanee (ad es. orticaria). Nella valutazione del 2022 di Stiftung Warentest, un’organizzazione tedesca per i consumatori, questa applicazione ha ottenuto valutazioni di soddisfazione solo leggermente inferiori a quelle dei servizi di teledermatologia a pagamento.
- Cattura fotografie dell'area cutanea interessata e inviale per l'analisi. Vengono trasferite solo le immagini ritagliate necessarie per la valutazione; non memorizziamo i tuoi dati personali.
- L'intelligenza artificiale fornisce collegamenti a risorse mediche autorevoli che descrivono i segni e i sintomi chiave delle condizioni cutanee e dei tumori della pelle (ad es. melanoma).
- L'algoritmo è in grado di classificare 186 condizioni cutanee distinte, includendo disturbi dermatologici comuni come dermatite atopica, orticaria, eczema, psoriasi, acne, rosacea, verruche (warts), onicomicosi, herpes zoster (shingles), melanoma e nei (nevi).
- Questa applicazione funziona esclusivamente come strumento di ricerca di immagini e NON è una piattaforma diagnostica. I nomi delle malattie forniti tramite i collegamenti non costituiscono una diagnosi confermata di cancro della pelle o di altre condizioni dermatologiche. Sebbene le informazioni siano di natura medica, è fondamentale CONSULTARE UN MEDICO prima di prendere qualsiasi decisione sanitaria.
- L'uso di questo algoritmo è completamente GRATUITO.
Utilizziamo l'algoritmo 'Model Dermatology', le cui prestazioni sono state validate e pubblicate in numerose riviste mediche peer‑reviewed. Sono stati condotti studi collaborativi con numerose istituzioni internazionali, tra cui Seoul National University, Yonsei University, Basel University, Stanford University, MSKCC e Ospedale San Bortolo. Pubblicazioni rappresentative includono:
- 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
- Si consiglia sempre di chiedere il parere di un professionista sanitario oltre all’utilizzo di questa app prima di prendere decisioni mediche.
- Le diagnosi basate esclusivamente su immagini cliniche possono mancare fino al 10 % dei casi. Questa app non può sostituire una valutazione medica in presenza.
- L'output dell'algoritmo non è una diagnosi definitiva; fornisce solo informazioni mediche personalizzate a scopo di riferimento ed educativo.