Internetsökning om hudåkommor jämfört med Hudappen

80% av människor söker efter sina hälsosymptom på internet och försöker självdiagnostisera sig (PEW-studie som genomfördes 2012). Många inser inte detta, men många av bilderna på internet har namngetts felaktigt, så även om du hittar en bild som liknar ditt hudtillstånd, så kan det ha namngivits felaktigt.

 

Internetsöka på hudåkommor

Vi sökte på Aktinisk Keratos med hjälp av Google och vi klickade på bildfliken för att finna relevanta bilder.

 

Hudappen bättre än en internetsökning aktinisk keratos

Exempel på en internetsökning för aktinisk keratos

 

Sedan klickade vi på en av bilderna. En större bild poppar upp med respektive länk till en webbsida och i högerkanten finns liknande/relaterade bilder.

Hudappen bättre än en internetsökning aktinisk keratos Aktinisk Keratos - Seborroisk Keratos

Klicka på bilden som namnges Aktinisk Keratos. Till höger visas liknande / relaterade resultat.

 

Sedan klickade vi på den relaterade webbsidan, Quality Dermatology – då kommer man till information som är relaterad till Aktinisk Keratos och bilden är inbäddad i informationstexten.

Bilden är av en Seborroisk Keratos, en senilvårta, som bekräftades av en hudläkare.

Sedan skickade vi in samma bild via Hudappen

Hudappen jämfört med internetsökning visar Seborroisk Keratos, hudläkare bekräftat (senilvårta)

Resultat: Hudåkomman var märkt som aktinisk keratos. Hudappen visar resultat på Seborroisk Keratos. En hudläkare har bekräftat att bilden är Seborroisk Keratos (senilvårta).

Vad är Hudappen, kan man lita på den?

Hudapp algoritmen har tränats på hundratusentals smartphonebilder från användare av appen First Derm. Över 250 olika hudsjukdomar har skickats in under åren. Majoriteten av förfrågningarna har handlat om ungefär 40 hudåkommor, vilket motsvarar ca 80% av First Derm användare. Bilderna har använts för att träna ett konvolutionellt neuralat nätverk (CNN).

Användning av hudbilder för att träna en CNN har tidigare studerats, specifikt på pigmenterade lesioner såsom leverfläckar och melanom, där resultaten har varit likt hudläkarnas. I grund och botten ges CNN bilder och data i en mycket större skala under en mindre tidsram än vad en hudläkare kan komma över under hela sin livstid. Så med korrekt data och korrekt träning kommer givetvis en CNN att bli bättre än en människa på att identifiera hudsjukdomar, men det kommer ta tid att nå dit.

Huappens nuvarande algoritm har tränats på 33 olika hudsjukdomar, den är 40% korrekt på en hudsjukdomsklass och 80% korrekt på de hudsjukdomsklasser som är topp 5 (liknande hudsjukdomar).


Hudappen är för närvarande inte lika bra som en hudläkare, men bättre än många läkare som inte är hudläkare. Den bör användas som en informationsguide om hudsjukdomar och ersätter inte en hudläkare. Den är dock mycket bättre än en slumpmässig internetsökning för att hjälpa till att guida dig till relevant information om dina hudbekymmer. Du kan läsa ett omdöme från en användare här.

Du kan läsa om hur man tar den bästa bilden för att få bästa resultat här

Prova Hudappen eller du kan fråga en riktig hudläkare

 

Över 15,000+ läsare

Få uppdaterad information från First Derm

Fråga en hudläkare

Anonymt, snabbt och säkert!

logo
1 (415) 234-4124
Support
Share This