Model Dermatol – Болезнь кожи
9.5 468
v16.7.11 по Iderma
О Model Dermatology
Искусственный интеллект сканирует предоставленную фотографию и мгновенно помогает определить проблему с кожей. ИИ предоставляет соответствующую медицинскую информацию о заболеваниях кожи (например, высыпаниях, бородавках, крапивнице) и о кожном раке (например, меланоме).
◉ Сделайте фотографии кожи и отправьте их. Обрезанные изображения передаются, но мы не храним ваши данные.
◉ ИИ предоставляет ссылки на веб-сайты, описывающие соответствующие признаки и симптомы кожных заболеваний и рака кожи (например, меланомы).
◉ Алгоритм может классифицировать изображения 186 кожных заболеваний, включая распространенные типы кожных заболеваний (например, атопический дерматит, крапивница, экзема, псориаз, акне, розацеа, онихомикоз, меланома, невус).
◉ Использование алгоритма бесплатное, всего поддерживается 104 языка.
🞹 Публикация
Мы используем алгоритм «Модельная дерматология». Результаты работы классификатора были опубликованы в нескольких престижных медицинских журналах.
- 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
🞹 Отказ от ответственности
- Пожалуйста, обратитесь за советом к врачу в дополнение к использованию этого приложения и перед принятием каких-либо медицинских решений.
- Диагноз рака кожи или кожного заболевания, основанный исключительно на клинических изображениях, может быть пропущен до 10% случаев. Таким образом, это приложение не может заменить стандартный уход (личный осмотр).
- Предсказание алгоритма не является окончательным диагнозом рака кожи или кожного заболевания. Он служит только для предоставления персонализированной медицинской информации для справки.
◉ Сделайте фотографии кожи и отправьте их. Обрезанные изображения передаются, но мы не храним ваши данные.
◉ ИИ предоставляет ссылки на веб-сайты, описывающие соответствующие признаки и симптомы кожных заболеваний и рака кожи (например, меланомы).
◉ Алгоритм может классифицировать изображения 186 кожных заболеваний, включая распространенные типы кожных заболеваний (например, атопический дерматит, крапивница, экзема, псориаз, акне, розацеа, онихомикоз, меланома, невус).
◉ Использование алгоритма бесплатное, всего поддерживается 104 языка.
🞹 Публикация
Мы используем алгоритм «Модельная дерматология». Результаты работы классификатора были опубликованы в нескольких престижных медицинских журналах.
- 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
🞹 Отказ от ответственности
- Пожалуйста, обратитесь за советом к врачу в дополнение к использованию этого приложения и перед принятием каких-либо медицинских решений.
- Диагноз рака кожи или кожного заболевания, основанный исключительно на клинических изображениях, может быть пропущен до 10% случаев. Таким образом, это приложение не может заменить стандартный уход (личный осмотр).
- Предсказание алгоритма не является окончательным диагнозом рака кожи или кожного заболевания. Он служит только для предоставления персонализированной медицинской информации для справки.
Читать далее
Особенности Model Dermatology
Предыдущие Версии
Больше
Variant
Arch
Version
DPI
16711
June 14, 2026
Model Dermatol – Болезнь кожи
16.7.11
(16711)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 5f6155a15d71ee26af281af853fd1482b6819a38
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: 18.96 MB
arm64-v8a
Android 7.0+
nodpi
16711
June 14, 2026
Model Dermatol – Болезнь кожи
16.7.11
(16711)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: c90a1bbb1c52ddafa908e7172f78e0bb62f95678
Base APK: com.phonegap.whichderm.apk
Split APKs: config.ar, config.armeabi_v7a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.mdpi, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.zh
Size: 22.23 MB
armeabi-v7a
Android 7.0+
nodpi
Variant
Arch
Version
DPI
16709
June 5, 2026
Model Dermatol – Болезнь кожи
16.7.09
(16709)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 187b8a7c799efac4689b356d39c3fed47a200532
Base APK: com.phonegap.whichderm.apk
Split APKs: config.arm64_v8a, config.en, config.mdpi, config.zh
Size: 22.59 MB
arm64-v8a
Android 7.0+
nodpi
16709
June 8, 2026
Model Dermatol – Болезнь кожи
16.7.09
(16709)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 68eeeb3cdba9b8dcd06175df23f15fab56f69d11
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: 18.96 MB
arm64-v8a
Android 7.0+
nodpi
16709
June 8, 2026
Model Dermatol – Болезнь кожи
16.7.09
(16709)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: e8ae5bbe42f5a2b385b5d472dca4139b62ac2435
Base APK: com.phonegap.whichderm.apk
Split APKs: config.ar, config.armeabi_v7a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.mdpi, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.zh
Size: 22.22 MB
armeabi-v7a
Android 7.0+
nodpi
Variant
Arch
Version
DPI
16707
June 2, 2026
Model Dermatol – Болезнь кожи
16.7.07
(16707)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: fc003acb0132b8461d901ce0f42a1cc6ed0f4574
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: 18.96 MB
arm64-v8a
Android 7.0+
nodpi
16707
June 2, 2026
Model Dermatol – Болезнь кожи
16.7.07
(16707)
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: e51c87b4ad913a8dede6fc2ece59ca664e013624
Base APK: com.phonegap.whichderm.apk
Split APKs: config.ar, config.armeabi_v7a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.mdpi, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.zh
Size: 22.23 MB
armeabi-v7a
Android 7.0+
nodpi
Requires Android: Android 7.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 7b200f683aa31333019b12ab581e9b47c81cd962
Size: 21.92 MB
Больше Информации
Имя пакета:
Категория:
Дата обновления:
2026-06-14
Последняя Версия:
16.7.11
Требуется обновление:
Доступно на:
Требования:
Android 7.0+
Пожаловаться:
Безопасно для скачивания
APKFab.com и ссылка для скачивания этого приложения на 100% безопасны. Все ссылки для загрузки приложений, перечисленных на APKFab.com, получены из Google Play Store или предоставлены пользователями. Для приложения из Google Play Store APKFab.com не будет вносить в него никаких изменений. Для приложения, предоставленного пользователями, APKFab.com проверит безопасность его подписи APK перед его выпуском на нашем сайте.