config.xxxhdpi

config.en

Everyone

IDerma

Nougat

Artificial Intelligence သည် ပေးထားသည့် ဓာတ်ပုံကို စကင်န်ဖတ်ပြီး သင့်အရေပြားပြဿနာကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ချက်ချင်းကူညီပေးသည်။ Artificial Intelligence သည် အရေပြားရောဂါများ (ဥပမာ၊ အရေပြားနီမြန်းခြင်း၊ ကြွက်နို့၊ အုံ) နှင့် အရေပြားကင်ဆာ (ဥပမာ melanoma) ဆိုင်ရာ သက်ဆိုင်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးပါသည်။

- အရေပြားဓာတ်ပုံများကိုရိုက်ပြီးသူတို့ကိုတင်ပြပါ။ ဖြတ်တောက်ထားသော ပုံများကို လွှဲပြောင်းပေးသော်လည်း သင့်ဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ မသိမ်းဆည်းပါ။
- Artificial Intelligence သည် အရေပြားရောဂါနှင့် အရေပြားကင်ဆာ (ဥပမာ- melanoma) ၏ သက်ဆိုင်ရာ လက္ခဏာများနှင့် ရောဂါလက္ခဏာများကို ဖော်ပြသည့် ဝဘ်ဆိုက်များသို့ လင့်ခ်များ ပေးပါသည်။
- အယ်လဂိုရီသမ်သည် သာမန်အရေပြားချို့ယွင်းမှုအမျိုးအစားများအပါအဝင် အရေပြားရောဂါပေါင်း 186 ၏ပုံများကို အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည် (ဥပမာ၊ atopic dermatitis၊ အုံ၊ နှင်းခူ၊ psoriasis၊ ဝက်ခြံ၊ rosacea၊ onychomycosis၊ melanoma၊ nevus)။
- algorithm ကိုအသုံးပြုခြင်းသည်အခမဲ့ဖြစ်ပြီးစုစုပေါင်း 104 ဘာသာစကားများကိုပံ့ပိုးထားသည်။

* ထုတ်ဝေခြင်း။
ကျွန်ုပ်တို့သည် "Model Dermatology" algorithm ကိုအသုံးပြုသည်။ အမျိုးအစားခွဲခြားမှု၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကျော်ကြားသော ဆေးပညာဂျာနယ်များစွာတွင် ထုတ်ဝေခဲ့သည်။
- 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

* ရှင်းလင်းချက်
- ဤအက်ပ်ကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဆုံးဖြတ်ချက်များမချမီ ကျေးဇူးပြု၍ ဆရာဝန်၏အကြံဉာဏ်ကိုရယူပါ။
- အရေပြားကင်ဆာ သို့မဟုတ် အရေပြားချို့ယွင်းမှုဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှုသည် ရောဂါဖြစ်ပွားမှု၏ 10% အထိ လွဲချော်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဤအက်ပ်သည် စံစောင့်ရှောက်မှု (လူကိုယ်တိုင်စစ်ဆေးခြင်း) ကို အစားထိုး၍မရပါ။
- အယ်လဂိုရီသမ်၏ ခန့်မှန်းချက်သည် အရေပြားကင်ဆာ သို့မဟုတ် အရေပြားရောဂါ၏ နောက်ဆုံးရောဂါရှာဖွေခြင်းမဟုတ်ပါ။ အကိုးအကားအတွက် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ရန်သာ ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။

ဥာဏ်ရည်တုသည် အရေပြားရောဂါဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ရှာဖွေသည်။

Model Dermatol – Skin Disease

Model Dermatol – Skin Disease ၏ ေနာက္ဆုံးဗားရွင္း

အျခား ဗားရွင္းမ်ား