ModelDerm–Enfermedades la piel

Inteligencia artificial analiza sus fotografías enviadas y busca al instante documentos médicos relevantes sobre posibles afecciones cutáneas. El algoritmo ofrece documentos sobre trastornos cutáneos comunes (p. ej., verrugas, herpes zóster), cánceres de piel (p. ej., melanoma) y otras erupciones (p. ej., urticaria). En el Stiftung Warentest 2022, una organización de consumidores alemana, esta aplicación obtuvo valoraciones de satisfacción solo ligeramente inferiores a las de los servicios de teledermatología de pago. - Capture fotografías del área cutánea afectada y envíelas para su análisis. Solo se transfieren las imágenes recortadas necesarias para la evaluación; no almacenamos sus datos personales. - El algoritmo proporciona enlaces a recursos médicos de autoridad que describen los signos y síntomas clave de las afecciones cutáneas y los cánceres de piel (p. ej., melanoma). - Con la capacidad de clasificar 186 condiciones cutáneas distintas, el algoritmo abarca trastornos dermatológicos comunes como dermatitis atópica, urticaria, eczema, psoriasis, acné, rosácea, verrugas, onicomicosis, herpes zóster, melanoma y nevos. - Esta aplicación funciona únicamente como una herramienta de búsqueda de imágenes y NO es una plataforma diagnóstica. Los nombres de enfermedades que aparecen en el contenido enlazado no constituyen un diagnóstico confirmado de cáncer de piel u otras afecciones dermatológicas. Aunque la información proporcionada es médicamente informativa, es esencial CONSULTAR A UN MÉDICO antes de tomar cualquier decisión de salud. - El uso de este algoritmo es completamente GRATUITO. Utilizamos el algoritmo “Model Dermatology”, cuyo rendimiento ha sido validado y publicado en múltiples revistas médicas revisadas por pares. Se han realizado estudios colaborativos con numerosas instituciones internacionales, entre ellas la Universidad Nacional de Seúl, la Universidad Yonsei, la Universidad de Basilea, la Universidad de Stanford, el Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) y el Ospedale San Bortolo. Publicaciones representativas incluyen: - 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> * Descargo de responsabilidad - Siempre busque el consejo de un profesional médico además de usar esta aplicación antes de tomar cualquier decisión sanitaria. - Los diagnósticos basados únicamente en imágenes clínicas pueden pasar por alto hasta un 10 % de los casos. Esta aplicación no puede sustituir la evaluación médica presencial estándar. - La salida del algoritmo no es un diagnóstico definitivo; brinda información médica personalizada solo con fines de referencia y educativos.