BrUNO
Presentamos
Un revolucionario detector de cáncer de piel alimentado por IA que está diseñado para proporcionar resultados precisos y confiables en cuestión de segundos. Dermo ha entrenado este modelo de vanguardia utilizando la última tecnología y miles de imágenes clínicamente validadas para garantizar que pueda detectar incluso los signos más leves de cáncer de piel con precisión y confianza.
Los algoritmos avanzados de nuestro modelo analizan las imágenes de lesiones cutáneas con un alto grado de precisión, lo que proporciona a los usuarios un informe completo que destaca cualquier área de interés. Las capacidades de BrUNO se mejoran y refinan constantemente, por lo que puede confiar en que siempre recibirá los resultados más precisos y actualizados.
Al final del día, la salud de su piel es crucial y BrUNO está aquí para brindarle la tranquilidad que necesita para tomar el control del cuidado de su piel.
Con su tecnología avanzada, enfoque fácil de usar y mejora constante, BrUNO es el detector de cáncer de piel impulsado por IA ideal para cualquier persona que valore la precisión y la confiabilidad.
Motivación
El melanoma causa 60.000 muertes cada año, 1 persona cada 9 minutos. Más de 320.000 personas son diagnosticadas cada año con alguna enfermedad dermatológica. Además, según la OMS, la mitad de la población no tiene acceso a la sanidad pública en condiciones adecuadas, pero sí a un teléfono móvil e internet.
Nos impulsa la misión de mejorar la vida de las personas a través de la tecnología. Al crear este modelo de IA, esperamos brindarles a las personas una herramienta que pueda ayudar a identificar el cáncer de piel potencial desde el principio, brindándoles la mejor oportunidad de un tratamiento y una recuperación exitosos. Nuestro objetivo es utilizar el poder de la tecnología para tener un impacto positivo en la vida de las personas, y creemos que este modelo de IA es un paso en esa dirección.
Limitaciones de BrUNO-1
Limitado al análisis de imágenes:BrUNO-1 se limita a analizar imágenes de lesiones cutáneas y no puede detectar el cáncer de piel a partir de otras formas de datos médicos, como análisis de sangre o biopsias.
Limitado por datos de entrenamiento:La efectividad de BrUNO depende de la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento que ha recibido. En algunos casos, los datos de entrenamiento están limitados por la amplia gama de tipos de piel, por lo que es posible que no funcione tan bien como se esperaba.
Falsos positivos y falsos negativos:Si bien BrUNO está diseñado para ser muy preciso, no es infalible. Existe el riesgo de falsos positivos, que podrían conducir a un tratamiento médico innecesario, o falsos negativos, que podrían conducir a un cáncer de piel no diagnosticado.
No puede reemplazar a un profesional médico:Si bien BrUNO puede proporcionar un diagnóstico inicial, no puede reemplazar la experiencia de un profesional médico capacitado. Es importante consultar siempre con un médico o dermatólogo para una evaluación completa de cualquier problema de la piel.
Detrás de la interfaz de usuario
BrUNO es un modelo de aprendizaje automático que se creó con la biblioteca de software de código abierto TensorFlow. TensorFlow es un marco para desarrollar modelos de IA que permite construir y entrenar modelos de manera eficiente. Un modelo TF se crea definiendo la arquitectura de la red usando un lenguaje de programación de alto nivel, en este caso Python. Luego, el modelo se entrena en un conjunto de datos utilizando varios algoritmos de optimización para ajustar los pesos de la red, minimizando el error entre los resultados previstos y reales.
El proceso de entrenamiento implica alimentar los datos de entrada al modelo, calcular el error entre el resultado previsto y el real, y luego actualizar los parámetros del modelo para reducir el error. Este proceso se repite durante un gran número de épocas hasta que el modelo alcanza un nivel de precisión satisfactorio. Una vez entrenado, se puede usar para hacer predicciones sobre nuevos datos.
CONSULTE LA BASE DE DATOS QUE UTILIZAMOS PARA NUESTRO ENTRENAMIENTO PRINCIPAL
Alojado y construido con Streamlit
Streamlit es una biblioteca Python de código abierto que permite a los desarrolladores crear fácilmente aplicaciones web para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Permite a los desarrolladores crear aplicaciones web interactivas en tiempo real sin involucrarse en el desarrollo web complicado o JavaScript.
Dermoverse utiliza Streamlit para crear una aplicación web interactiva para los usuarios que actúa como puente entre ellos y el modelo BrUNO-1. Esta aplicación web permite a los usuarios cargar una imagen de una lesión en la piel y devuelve la predicción de esa foto.
Siguiente fase: Multi-disease
Fecha anunciada pronto