皮膚病傷口

傷口護理新標準

人工智慧驅動的臨床決策支援工具

標準化傷口評估

透過經過驗證的人工智慧支援傷口護理團隊

提供可衡量的成本節約

對於管理員

節省時間,增加收入

針對護士和護理主任

讓醫生專注於病患護理

已證實的效果

在12個月內 人民關懷 社區產品評估,驗證結果顯示 更快的評估速度、更高的分類準確率、接近 p完善的文件記錄,以及每位患者每年可節省的大量費用。.

它是如何工作的

參觀前

臨床醫生拍攝傷口照片,人工智慧立即評估傷口大小、顏色和組織類型

訪問期間

人工智慧推薦治療方案、建立清單並提供逐步說明以確保適當的護理

參觀後

EMR 更新和縱向進度追蹤支援傷口護理計劃和監管審計

特徵

Skinopathy Wounds on an iPad. Long term care with Skinopathy

解決皮膚病學人工智慧中的膚色偏見

問題

即使是訓練有素的醫生,也常常難以透過肉眼辨識深色皮膚上的發炎(紅斑)。這種差距導致數百萬患者在診斷、治療和預後方面存在差異。

皮膚病的突破

在 2024 年 GITEX 非洲會議上,Skinopathy 推出了可以檢測人眼無法察覺的深色膚色變化的人工智慧技術。

  • 偵測超出人類視覺範圍的細微像素級差異
  • 與雷射多普勒成像等昂貴的光學儀器相比
  • 臨床研究表明,其在檢測發炎方面的表現優於皮膚科醫生

為什麼它對傷口護理很重要?

對所有膚色的患者進行準確的傷口評估,可確保公平、公正的治療和更快速的干預。這對於服務不同患者的長期照護和社區環境尤其重要。

經過驗證的科學和已證實的影響

閱讀我們與 peopleCare Communities Oakcrossing LTC 合作的為期 12 個月的產品評估報告。

研究發表於牛津大學出版社和美國燒傷協會期刊

在 50 多個全球醫學會議上發表的同行評審研究

由 AIMed、美國燒傷協會和加拿大整形外科協會頒發

立即安排您的示範 

親身體驗 Skinopathy Wounds 如何改變您機構的傷口照護方式。.

Doctors reviewing patient wounds progress

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