Leistungsstarke Performance: mehrfach klinisch belegt

Die Software Moleanalyzer pro begeistert auf vielschichtige Art und Weise: Sie trägt dazu bei, KI und menschliche Erfahrung in Einklang zu bringen und dadurch ein unschlagbares Duo zu formen. Zur Ersteinschätzung von Hautläsionen stehen der Dermatologin oder dem Dermatologen dabei umfangreiche Analyse- und Vergleichsfunktionen ebenso zur Verfügung wie ein Zweitmeinungsservice und der wohl leistungsfähigste Deep-Learning-Algorithmus zum Scoring von Hautläsionen, der bislang in klinischen Studien beurteilt und dessen Leistungsfähigkeit validiert wurde.*

Neu und für noch bessere Ergebnisse: KI-Scoring mit Heatmap

Moleanalyzer pro ordnet eine Hautläsion mit einem KI-Score auf einer Farbskala ein. Nach Anforderung des Scores kann für die Läsion im Moleanalyzer pro auch eine sogenannte Heatmap – eine Art Wärmebildansicht – eingeblendet werden. Darin wird anhand unterschiedlicher Farben visualisiert, welche Bereiche der Läsion für die Berechnung des KI-Scores ausschlaggebend waren. „Heiße“ Pixel, die für den resultierenden KI-Score am entscheidendsten sind, werden in roten Farben dargestellt. Für den Score weniger wichtige und somit „kalte“ Pixel werden in Blautönen dargestellt.

Die neue Heatmap-Ansicht hilft zu verstehen, wie die KI zu ihrem Score kommt und ob mögliche Störfaktoren im Bild das Ergebnis beeinflussen. Eine hilfreiche Zusatzinformation für die Ersteinschätzung der Läsion.

Das Chaos bei vielen Muttermalen managen

Der Einsatz computergestützter Methoden zur Hautkrebsfrüherkennung ist Standard in der Praxis. Diese Spitzentechnologie hierfür liefert der FotoFinder ATBM master mit seinem Total Body Dermoscopy Workflow, der Ganzkörperkartografie und Dermatoskopie intelligent verschmilzt und eine zeitsparende, detaillierte und hygienische Untersuchung der gesamten Hautoberfläche ermöglicht. Dank der brillanten klinischen Bilder reduziert sich der Bedarf an mikroskopischen Aufnahmen auf einen Bruchteil der Muttermale, welche anschließend vom Arzt oder der Ärztin mit der FotoFinder KI bewertet werden können.
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* Man against machine”, Annals of Oncology, https://doi.org/10.1093/annonc/mdy166 & “Man against machine reloaded”, Annals of Oncology, DOI: https://doi.org/10.1016/j.an-nonc.2019.10.013