Model Dermatol – 皮膚疾患
9.5 458
v16.6.33 by Iderma
Model Dermatologyの詳細
Idermaからリリースされた『Model Dermatology』は医療アプリだ。apkfab.com/jpから『Model Dermatology』のファイルサイズ(APKサイズ)：19 MB、スクリーンショット、詳細情報などを確認できる。apkfab.com/jpではIdermaより配信したアプリを簡単に検索して見つけることができる。『Model Dermatology』に似ているアプリや類似アプリは164個を見つける。現在、Model Dermatol – 皮膚疾患 appのダウンロードも基本プレイも無料だ。『Model Dermatology』のAndroid要件はAndroid 7.0+なので、ご注意ください。APKFabあるいはGooglePlayから『Model Dermatol – 皮膚疾患 apk』の最新バージョンを高速、安全にダウンロードできる。APKFab.com/jpでは全てのAPK/XAPKファイルがオリジナルなものなので、高速、安全にダウンロードできる。
人工知能が提出された写真を解析し、潜在的な皮膚状態に関する医療文書を即座に検索します。アルゴリズムは、いぼ（warts）や帯状疱疹（shingles）などの一般的な皮膚障害、黒色腫（melanoma）などの皮膚がん、そして蕁麻疹（hives）などの皮膚発疹に関する文書を提供します。2022 年の 'Stiftung Warentest'（ドイツの消費者団体）において、本アプリは有料テレ皮膚科サービスに僅かに劣る満足度評価を得ました。
- 影響を受けた皮膚部位の写真を撮影し、解析のために提出してください。評価に必要なトリミングされた画像のみが転送され、個人データは保存されません。
- アルゴリズムは、権威ある医療リソースへのリンクを提供し、皮膚状態や皮膚がん（例：黒色腫）の主要な兆候・症状を解説します。
- 186 種類の皮膚状態を分類でき、アトピー性皮膚炎、蕁麻疹、湿疹、乾癬、にきび（ざ瘡）、酒さ（rosacea）、いぼ（warts）、爪白癬（Onychomycosis）、帯状疱疹（shingles）、黒色腫（melanoma）、母斑（nevi）などが含まれます。
- 本アプリは画像検索ツールとしてのみ機能し、診断プラットフォームではありません。リンク先で示される疾患名は、皮膚がんやその他の皮膚疾患の確定診断を意味するものではありません。提供される情報は医学的に有益ですが、'必ず医師に相談'してから医療判断を行ってください。
- 本アルゴリズムの使用は完全に無料です。
私たちは 'Model Dermatology' アルゴリズムを活用しており、その性能は複数の査読付き医学誌で検証・掲載されています。以下の国際的な機関と共同研究を実施しています：ソウル大学、延世大学、バーゼル大学、スタンフォード大学、MSKCC、オスペダーレ・サン・ボルトロ。代表的な出版物は以下をご参照ください。
- 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>
'免責事項'
- 本アプリの使用に加えて、医療上の決定を行う前に必ず専門医の助言を受けてください。
- 臨床画像のみで診断を行うと、最大 10% の症例が見逃される可能性があります。このアプリは対面診療など標準的な医療評価の代替にはなりません。
- アルゴリズムの出力は最終診断ではなく、参考情報および教育目的の個別医療情報の提供に限られます。
- 影響を受けた皮膚部位の写真を撮影し、解析のために提出してください。評価に必要なトリミングされた画像のみが転送され、個人データは保存されません。
- アルゴリズムは、権威ある医療リソースへのリンクを提供し、皮膚状態や皮膚がん（例：黒色腫）の主要な兆候・症状を解説します。
- 186 種類の皮膚状態を分類でき、アトピー性皮膚炎、蕁麻疹、湿疹、乾癬、にきび（ざ瘡）、酒さ（rosacea）、いぼ（warts）、爪白癬（Onychomycosis）、帯状疱疹（shingles）、黒色腫（melanoma）、母斑（nevi）などが含まれます。
- 本アプリは画像検索ツールとしてのみ機能し、診断プラットフォームではありません。リンク先で示される疾患名は、皮膚がんやその他の皮膚疾患の確定診断を意味するものではありません。提供される情報は医学的に有益ですが、'必ず医師に相談'してから医療判断を行ってください。
- 本アルゴリズムの使用は完全に無料です。
私たちは 'Model Dermatology' アルゴリズムを活用しており、その性能は複数の査読付き医学誌で検証・掲載されています。以下の国際的な機関と共同研究を実施しています：ソウル大学、延世大学、バーゼル大学、スタンフォード大学、MSKCC、オスペダーレ・サン・ボルトロ。代表的な出版物は以下をご参照ください。
- 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>
'免責事項'
- 本アプリの使用に加えて、医療上の決定を行う前に必ず専門医の助言を受けてください。
- 臨床画像のみで診断を行うと、最大 10% の症例が見逃される可能性があります。このアプリは対面診療など標準的な医療評価の代替にはなりません。
- アルゴリズムの出力は最終診断ではなく、参考情報および教育目的の個別医療情報の提供に限られます。
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Model Dermatology 特徴
バージョン履歴
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Variant
Arch
Version
DPI
16633
2026年05月06日
Model Dermatol – 皮膚疾患
16.6.33
(16633)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: f7009fd46dca77dee4a8cb6ec9352725c23136b6
Base APK: com.phonegap.whichderm.apk
Split APKs: config.ar, config.arm64_v8a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xxhdpi, config.zh
Size: 19 MB
arm64-v8a
Android 7.0+
nodpi
16633
2026年05月06日
Model Dermatol – 皮膚疾患
16.6.33
(16633)
Requires Android: Android 7.0+
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Size: 22.27 MB
armeabi-v7a
Android 7.0+
nodpi
Variant
Arch
Version
DPI
16631
2026年05月02日
Model Dermatol – 皮膚疾患
16.6.31
(16631)
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Screen DPI: nodpi
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Size: 22.62 MB
arm64-v8a
Android 7.0+
nodpi
16631
2026年05月03日
Model Dermatol – 皮膚疾患
16.6.31
(16631)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: arm64-v8a
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Size: 19 MB
arm64-v8a
Android 7.0+
nodpi
16631
2026年05月03日
Model Dermatol – 皮膚疾患
16.6.31
(16631)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: armeabi-v7a
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Size: 22.27 MB
armeabi-v7a
Android 7.0+
nodpi
Variant
Arch
Version
DPI
16609
2026年04月25日
Model Dermatol – 皮膚疾患
16.6.09
(16609)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: arm64-v8a
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Size: 18.99 MB
arm64-v8a
Android 7.0+
nodpi
16609
2026年04月25日
Model Dermatol – 皮膚疾患
16.6.09
(16609)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
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Size: 22.26 MB
armeabi-v7a
Android 7.0+
nodpi
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
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Size: 22.61 MB
追加情報
パケージ名:
更新日:
2026-05-06
最新バージョン:
16.6.33
バージョンアップ申請:
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Android要件:
Android 7.0+
報告:
安全にダウンロード
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