麻省理工学院的女校友已经开发了一个移动应用程序,使用人工智能分类不同的皮肤状况,从黑素瘤带状疱疹。
由麻省理工学院的女校友与苏珊•科诺菲尔Piction健康旨在帮助初级护理医师承认皮肤病,这样他们就可以迅速转介病人到皮肤科医生可能危及生命的黑色素瘤。
她灵感来自于自己的经验,发现可疑的摩尔,但被告知需要三个月前她可以看皮肤科医生。虽然她摩尔是良性的,她意识到需要一个更有效的过程。
最初的目的是根据图像识别皮肤癌的手机应用程序,但是科诺菲尔和她的共同创始人,Pranav Kuber,扩大数据库来协助临床医生识别更频繁的皮肤病,如痤疮、湿疹、带状疱疹。
“所有这些其他条件是那些通常被称为皮肤,和皮肤科医生变得沮丧,因为他们宁愿花时间在皮肤癌病例或其他条件,需要他们的帮助。我们意识到我们需要主远离皮肤癌为了帮助皮肤癌症患者看到了皮肤科医生更快,”科诺菲尔告诉SciTechDaily。
训练一个算法来识别各种皮肤病诊断黑色素瘤比只有复杂得多。Piction积累了据说是世界上最大的什么图像数据库的皮疹有超过100万张照片来自18个国家,由皮肤科医生。
“我们决定最好只是跳转到制作完整的产品…标识不同跨多个身体部位皮疹和肤色和年龄,“科诺菲尔说。
机器学习工具可以帮助与区分皮肤病医生更好的病人护理。科诺菲尔说,该软件可以减少30%的评估时间,从而加快潜在黑色素瘤病例皮肤科医生,同时允许初级护理医师治疗更为常规的病例。大多数皮肤病诊断的临床医生是皮疹如湿疹、红斑痤疮或牛皮癣。
模型还可以为医疗机构降低成本通过消除不必要的处方,毫无根据的推荐,或重复医生的访问。
Piction计划推出几个飞行员,包括平台,可以帮助伤口治疗或识别传染病,如麻风病。该公司希望与非营利组织合作协助临床医生不容易获得专家或诊断工具。