Компьютерное зрение для диагностики кожных заболеваний — Dermadex
Обучили нейросеть распознавать кожные заболевания по фото и интегрировали её в телемедицинское приложение Dermadex — точность диагноза достигла 99%.
- Tagline Awards2025— Лучшая AI-технология: медицина
- Tagline Awards2025— Лучший чат-бот и AI-технология
Задача
Профессиональные дерматологи из Канады хотели создать телемедицинское приложение, которое поможет пользователям быстро получать предварительную диагностику кожных заболеваний и записываться к врачу.
Решение
Для распознавания заболеваний использовали модель CLIP, обученную на 21 открытом датасете. Из-за нехватки качественных данных применили zero-shot и few-shot подходы, а также аугментацию изображений. В результате модель научилась определять более 60 заболеваний в шести группах.
Результат
- 99% Точность диагноза нейросети
- 60+ Распознаваемых заболеваний
- 1 секунда Время постановки диагноза
Пользователи могут сфотографировать поражённый участок кожи и получить предварительный диагноз за 1 секунду. После этого приложение предлагает записаться на онлайн- или офлайн-консультацию к дерматологу.
1 место в разделе Здоровье → Чат-бот, mini-app
1 место в категории Клиника → Чат-бот, mini-app
Похожие кейсы
Единая цифровая платформа продаж и лояльности «Мои глаза»
Создали омниканальную платформу «МоиГлаза» для Alcon: программа лояльности, подписка на линзы и локатор оптик привели к росту продаж бренда на 20%.
Возврат «мертвой» базы на 5 400 000 рублей и уменьшение стоимости заявки 2,5 раза из Яндекс Директа с помощью AI
Внедрили CRM, настроили офлайн-конверсии и запустили ИИ-робота для клиники HFE: вернули «мёртвую» базу и получили 5 400 000 ₽ выручки.
Цифровые двойники школьников: data-driven профориентация, рост заявок и зачислений СибГМУ
Разработали цифровую платформу профориентации для СибГМУ: почти 10 000 школьников вовлечены, 317 зачислены.
AI-нутрициолог в Telegram: анализ питания по фото и голосу
Разработан AI-нутрициолог в Telegram, который анализирует питание по фото, тексту и голосу, снижая когнитивную нагрузку и делая контроль рациона частью повседневной коммуникации.
Чат-бот для Центра современной педиатрии: конверсия в отзывы выросла с 2% до 50%
Разработали LLM-бота для сбора обратной связи у пациентов Центра современной педиатрии: конверсия выросла с 2% до 50%.
MVP чат-бота «Книга здоровья» для ОРИОН: 3000 пациентов и 250 врачей за 1,5 месяца
Разработан Telegram-бот «Книга здоровья» для медицинского стартапа ОРИОН: более 3000 пациентов и 250 врачей используют сервис для хранения и анализа медицинских данных.