Демократизация лечения акне с помощью доступного индивидуального ухода за кожей

Уход за кожей - это действительно личное дело. Но на пути к лечению существуют серьезные препятствия. От нехватки дерматологов (недавнее исследование показало, что их было чуть более 3 на 100 000 человек) до дорогостоящих вариантов лечения, людям, страдающим кожными заболеваниями, часто некуда обратиться.

Фактически, 90% людей с акне никогда не обращаются к дерматологу и вместо этого полагаются на универсальные продукты по уходу за кожей, которые часто не оправдывают ожиданий.

Доктор Йорам Харт и его сын Одед, соучредители MDacne, увидели возможность объединить технологии и опыт, чтобы охватить тех, кто борется с акне, способами, недоступными в традиционных дерматологических кабинетах.

«Посещение дерматолога не по карману… и люди вынуждены бороться с [акне] самостоятельно», - сказал Одед, ведущий разработчик приложения. Эта реальность привела дуэт отца и сына к их основной миссии: «демократизировать лечение акне и обеспечить доступное и эффективное лечение как активных акне, так и признаков постакне».

Их большая идея? Предоставьте людям, борющимся с прыщами, свой опыт и индивидуальные методы лечения. Для этого им нужно было создать систему, в которой пациенты могли бы получить доступ к профессиональным медицинским советам и вариантам лечения, не выходя из дома и не выходя из дома.

Вместе они решили, что мобильное приложение будет отличным способом познакомиться с людьми там, где они есть. Но чтобы обеспечить по-настоящему безопасный и персонализированный опыт, им нужно было мыслить шире. Именно здесь на сцену вышло машинное обучение.

Не нужно быть экспертом в области машинного обучения, чтобы раскрыть его потенциал. Оставьте этот опыт нам. Легко создавайте мобильные приложения, которые видят, слышат, ощущают и думают с помощью Fritz AI.

Дифференциация с помощью оценок и планов лечения на основе искусственного интеллекта

На рынке, страдающем от нехватки ресурсов и опыта, машинное обучение стало отличительной чертой MDacne. Мгновенные прогнозы состояния кожи и индивидуальные оценки сделали эти скудные ресурсы внезапно доступными для широкого круга клиентов.

«Используя машинное обучение, мы можем в режиме реального времени получать обратную связь о состоянии кожи наших клиентов», - сказал Одед. «Это приводит к росту доверия к нашим продуктам, что ведет к увеличению продаж».

Чтобы включить ML в MDacne, д-р Харт и Одед обратились к многолетнему опыту команды Fritz в области машинного обучения в создании и интеграции проприетарной защищенной модели, чтобы делать эти прогнозы на устройстве и в режиме реального времени.

«Нам было сложно интегрировать нашу модель в устройство, - сказал Одед. «Опыт Fritz и простая в реализации структура помогли нам сделать интеграцию своевременной».

Результат? Модель обнаружения объектов, способная идентифицировать и обнаруживать уникальные состояния кожи пользователей, вплоть до отдельных повреждений. А поскольку модель машинного обучения живет на устройстве пользователя, никакие данные никогда не покидают телефон, что гарантирует его безопасность и конфиденциальность.

Кроме того, чтобы прогнозы оставались неизменно быстрыми и точными, д-ру Харт и Одед нужно было понимать и управлять производительностью модели с течением времени. Благодаря беспроводным обновлениям и отслеживанию производительности на платформе Fritz они смогли убедиться, что пользователи MDacne получают точные оценки и соответствующие планы лечения.

Одед отметил, что с Fritz у MDacne есть доступ к «[] отличной панели инструментов с важными данными, показывающими производительность нашей модели на различных устройствах, [и] отличным обслуживанием клиентов».

Повышайте удобство работы пользователей с помощью машинного обучения на устройстве

Когда мобильное машинное обучение работает наилучшим образом, его возможности легко сочетаются с улучшенным пользовательским интерфейсом. Мгновенный опыт, который он предоставляет, кажется естественным и удобным. Таким образом, благодаря своей невидимости ИИ становится больше, чем модным словом. Он становится неотъемлемой частью инновационного решения и конкурентным преимуществом.

И в этом проявляется сияние MDacne. Благодаря его уникальному опыту экспертная оценка и лечение оказываются в руках - и в смартфонах - пользователей невероятно интуитивно понятными и доступными способами. Пользователи просто делают селфи, и за считанные секунды модель машинного обучения оценивает их кожу и рекомендует полностью индивидуальный план лечения, который они могут заказать прямо из приложения.

Путь обращения за лечением от прыщей долгое время был сложным и дорогостоящим. Но с помощью MDacne доктор Харт и Одед изменили возможности ухода за кожей и открыли путь к будущим инновациям в области здравоохранения, используя возможности мобильного машинного обучения.

Примечание редактора. Heartbeat - это онлайн-публикация и сообщество, созданное авторами и посвященное изучению зарождающегося пересечения разработки мобильных приложений и машинного обучения. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.

Являясь независимой редакцией, Heartbeat спонсируется и публикуется Fritz AI, платформой машинного обучения, которая помогает разработчикам учить устройства видеть, слышать, ощущать и думать. Мы платим участникам и не продаем рекламу.

Если вы хотите внести свой вклад, переходите к нашему призыву участников. Вы также можете подписаться на наши еженедельные информационные бюллетени (Deep Learning Weekly и Fritz AI Newsletter), присоединяйтесь к нам на » «Slack и подписывайтесь на Fritz AI в Twitter , чтобы узнавать обо всех последних новостях в области мобильного машинного обучения.