AI tool for Skin Problems APK for Android Download
MaisonJEUX / AI tool for Skin Problems

AI tool for Skin Problems1.4

Notation

Genre

JEUX

Taille

37 Mo

Version

1.4

Update

12 août 2024

Tool AI pour les problèmes de peau APK pour le téléchargement Android. Téléchargez maintenant!

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Qu’est-ce que Tibot ?


• Tibot est un robot AI en dermatologie qui aidera les utilisateurs à se renseigner sur les problèmes de peau.

• Les problèmes de peau peuvent être facilement négligés car ils ne sont pas urgents

• Renseignez-vous sur les différentes affections cutanées et consultez un médecin.

• Aide à comprendre jusqu'à 90 % des problèmes de peau courants.

• Consultez en ligne un dermatologue pour obtenir un diagnostic confirmé (

Note:

Des frais seront facturés pour le service).


Remarque importante :


L'évaluation cutanée de Tibot est basée sur l'IA et n'est pas destinée à remplacer les conseils d'un médecin professionnel. Tibot offre la possibilité de se connecter à un dermatologue certifié pour un diagnostic et un traitement précis.


Remarque importante :


Tibot n'identifie PAS les lésions cutanées et n'identifie PAS les cancers de la peau de quelque type que ce soit. Vous ne pouvez pas utiliser Tibot pour déterminer la prochaine marche à suivre pour des lésions qui peuvent être cancéreuses.


Confidentialité des données.


Vos données sont cryptées sur notre serveur sécurisé. Vous avez un contrôle total sur vos données et vous pouvez les supprimer à tout moment dans l'application. Vous pouvez également contacter [email protected] pour demander la suppression de toutes les données cloud.


Comment puis-je l'utiliser ?


Téléchargez une image du problème de peau, répondez à quelques questions concernant les symptômes que vous présentez, vous aurez la possibilité d'en savoir plus sur les différentes affections cutanées que vous pourriez avoir. Tibot peut être utilisé pour consulter un médecin en ligne pour un diagnostic et un traitement.


Comment ça marche ?


Le puissant moteur d'IA de Tibot fournit des résultats en utilisant les technologies suivantes

• Il utilise les derniers réseaux neuronaux d'apprentissage profond pour évaluer les affections cutanées.

• Tibot exploite les connaissances médicales sur lesquelles il a été formé en comparant les symptômes avec les problèmes de peau.

• Tibot apprend chaque jour à mesure qu'il voit plus de cas et devient plus intelligent pour prédire la maladie.


Pourquoi utiliser Tibot ?


L'application Tibot vous aide dans votre parcours pour découvrir différents problèmes de peau. Si une éruption cutanée vous inquiète, utilisez notre outil qui vous aidera à comprendre les différents types d’éruptions cutanées, leurs causes et les options de traitement.


Tibot est une application de soins de la peau qui aide les utilisateurs dans le processus d'apprentissage de leur problème de peau et obtient de l'aide avec un dermatologue certifié depuis l'application.


Quelles affections cutanées sont couvertes par Tibot ?


Tibot fournit des informations sur 12 affections cutanées courantes de haut niveau et 50 affections de faible niveau qui représentent une grande majorité des problèmes de peau. Les conditions de haut niveau sont :

• Acné et rosacée

• Alopécie

• Infections cutanées bactériennes

• Tumeurs bénignes

• Eczéma

• Infections fongiques

• Troubles cutanés immunologiques

• Psoriasis

• Infestations cutanées

• Infections virales

• Troubles pigmentaires


Consultation cutanée en ligne par un dermatologue


Vous pouvez obtenir un diagnostic par un dermatologue certifié. Il suffit de déposer un dossier, de payer les frais de service et d'obtenir une évaluation par un médecin spécialiste de la peau dans les 24 à 48 heures.


Note:

Des frais s'appliquent


Ressource wiki de Tibot


Tibot propose un sujet complet sur les affections dermatologiques et les traitements de la peau. Le Wiki est structuré pour fournir les informations suivantes

- Description des troubles cutanés

- Un guide pour les soins de la peau

- Gestion de divers problèmes cutanés chroniques et récurrents

- Traitement courant des maladies de la peau et des médicaments

- Soins personnels pour les maladies de la peau

- Symptômes courants et diagnostic

- Causes courantes de problèmes de peau

Les outils d'IA pour les problèmes de peau sont rapidement en évolution des technologies qui tirent parti de l'intelligence artificielle, en particulier de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur, pour aider au diagnostic, à la surveillance et à la gestion de diverses affections cutanées. Ces outils fonctionnent généralement en analysant des images de la peau, souvent capturés via des caméras de smartphone ou des dermatoscopes spécialisés, et en les comparant à de vastes ensembles de données d'images étiquetées représentant différentes maladies dermatologiques.

Le principe de base implique des algorithmes d'entraînement pour reconnaître les motifs, les textures, les couleurs et autres caractéristiques visuelles associées à des affections cutanées spécifiques comme l'acné, l'eczéma, le psoriasis, le cancer de la peau (mélanome, le carcinome basal des cellules, le carcinome épidermoïde) et la rosacée. Une fois formé, l'IA peut ensuite analyser de nouvelles images et fournir une évaluation basée sur la probabilité, mettant en évidence les domaines potentiels de préoccupation et suggérant des diagnostics possibles. Il est crucial de comprendre que ces outils ne sont pas destinés à remplacer les dermatologues mais plutôt à servir de SIDA d'assistance, à améliorer potentiellement l'accès aux évaluations préliminaires, à faciliter la détection précoce et à permettre aux individus de surveiller de manière proactive leur santé cutanée. La précision de ces outils varie en fonction de la qualité des données de formation, de la complexité de l'algorithme et de la qualité d'image. Bien que prometteur, il est essentiel de souligner qu'un diagnostic professionnel d'un dermatologue qualifié est toujours nécessaire pour des plans de diagnostic et de traitement définitifs. Les considérations éthiques concernant la confidentialité des données, le biais algorithmique et la mauvaise utilisation potentielle de ces technologies sont également primordiaux.

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