Top.Mail.Ru
skinscan
СкинСкан
skinscan
Снижает риск
пропуска меланомы
skinscan skinscan skinscan
Помогает врачу повысить точность диагностики
skinscan skinscan skinscan
ИИ-ассистент для анализа кожных новообразований по дерматоскопическому изображению помогает врачу повысить точность диагностики и снизить риск пропуска меланомы
skinscan
Об инструменте
Научно обоснованный инструмент поддержки принятия врачебных решений
Обучен на большом массиве данных
sources
Международная база дерматоскопических изображений International Skin Imaging Collaboration
63 932 снимка
sources
База данных дерматоскопических изображений военно-медицинской академии C. М. Кирова
5 000 снимков
Разработан совместно врачами и ML-инженерами
Снижает риск пропуска меланомы до 20% по ключевой клинической метрике *
Повышает точность и объективность диагностики
Предоставляет врачу второе мнение при анализе новообразований
Помогает выявлять подозрительные образования на ранних стадиях
* С.О. Самохин, А.В. Патрушев, Г.К. Леонтьев, И.В. Карпов, А.М. Шутко. Применение программного комплекса CC-2 в работе врача дерматолога для диагностики новообразований кожи
Первичный скрининг
В начале определяет класс новообразования:
доброкачественное
или злокачественное
Используется бинарная классификация для первичного онкоскрининга и выявления подозрительных случаев
skinscan skinscan
mel 39,10%
Меланома
nv 23,49%
Меланоцитарный невус
df 10,12%
Дерматофиброма
akiec 7,77%
Актинический кератоз / карцинома in situ
vasc 7,02%
Сосудистые поражения
bcc 6,49%
Бикулоцинома
bkl 5,55%
Бекалома
mel 39,10%
Меланома
nv 23,49%
Меланоцитарный невус
df 10,12%
Дерматофиброма
akiec 7,77%
Актинический кератоз / карцинома in situ
vasc 7,02%
Сосудистые поражения
bcc 6,49%
Бикулоцинома
bkl 5,55%
Бекалома
Подробная диагностика
Определяет возможный тип заболевания
Используется многоклассовая модель для более детализированной оценки
Актинический кератоз / карцинома
Базально-клеточная карцинома
Доброкачественные кератозы
Дерматофиброма
Меланома
Меланоцитарный невус
Сосудистые поражения
О разработчиках
Проект реализован на вычислительных мощностях Webbee при экспертной поддержке лаборатории искусственного интеллекта Webbee AI Lab.
Алгоритмы компьютерного зрения обучены на клинических дерматоскопических изображениях и оптимизированы для задач онкоскрининга кожи.

СкинСкан — инструмент является средством поддержки принятия врачебных решений и не заменяет клиническое мышление, выводы (заключения), профессиональный опыт и ответственность врача.
Результаты анализа снимков носят лишь рекомендательный характер и должны интерпретироваться исключительно медицинским специалистом с учетом клинической картины, анамнеза и результатов дополнительных методов диагностики.

Сервис не предназначен для самостоятельного использования пациентами и не является медицинской консультацией, диагнозом, назначением лечения или их полноценной заменой. Окончательное клиническое решение принимается лечащим врачом.

ООО «Мед.Студио» и ООО «Вебби» не несут ответственности за клинические решения, принятые пользователем на основании результатов работы алгоритма СкинСкан без учета клинического контекста.