Vår teknologi

Systemene våre er basert på Vision Transformers (ViT) og store multimodale modeller (LMM-er), to typer avanserte algoritmer innen dyplæring som er spesielt gode på å oppdage mønstre i bilder og informasjon fra brukerne våre for å møte deres behov. Nollas systemer er trent på over én million merkede tilfeller fordelt på mer enn 1600 klasser, inkludert hundretusener av pigmentflekker, akne, hårtap, eksem, vorter, dermatitt, utslett, infeksjoner og mye mer. Ved hjelp av disse dataene bygger og forbedrer vi kontinuerlig neste generasjons AI-systemer for å levere en mobiltilpasset helsetjenesteopplevelse som er diskré og nøye utformet for ulike medisinske disipliner (f.eks. dermatologi, oftalmologi, pediatri, infeksjonssykdommer og tannhelse).

Utviklet av folk fra MIT, Harvard og Imperial College of London, tar våre AI/ML-trenings- og distribusjonssystemer sikte på å automatisere de mest repetitive og tidkrevende aspektene av informasjonsinnsamling i medisinen. Samtidig forbedres brukerengasjementet gjennom atferdssporing og anbefalinger allerede før konsultasjonen starter. Arbeidet vårt bygger videre på forskningsresultater publisert i anerkjente vitenskapelige tidsskrifter, slik som Science Translational Medicine (Soenksen, L.R. et al. 2021), Nature NPJ Digital Medicine (Soenksen, L.R. et al. 2022) og Nature Medicine (Groh, M. et al. 2024).

Nollas proprietære AI-moduler kan brukes sammen eller enkeltvis for å effektivisere flaskehalser ved både synkrone og asynkrone legebesøk. Disse inkluderer:

1. Bildekvalitetsvurdering av bildene som er sendt inn. Gode bilder hver gang.

2. Automatisk ansiktsgjenkjenning med prediksjon av hudalder, hudtype og personlig hudfargepalett.

3. Oppfølging av alvorlighetsgrad ved hudtilstander (f.eks. akne-scoring).

4. Dynamisk spørreskjema basert på symptomer og pasientinformasjon (bilder, tekst osv.) som forhåndssamler relevant informasjon før interaksjon med leger.

5. Automatisk varsling av potensielt ondartede eller alvorlige hudtilstander. Nollas modeller beregner en risikoprosent for hver vurdering og balanserer sensitivitet og spesifisitet. Få konkrete resultater som hjelper helsepersonell å holde deg frisk gjennom oppfølging, digitale konsultasjoner eller fysiske legebesøk.

Husk at appene våre ikke er diagnostiske verktøy. Du kan lese mer om dette i våre vilkår. Selv om de kan tilby foreløpig risikovurdering, oppfølging og mer, er det alltid tryggest å rådføre seg med en sertifisert hudlege eller helsepersonell ved medisinske spørsmål. For din bekvemmelighet inneholder appen vår muligheten til å bestille time direkte hos lege.

Gjennom Oteria gir vi deg informasjon om din hudhelse for å hjelpe deg med å ta informerte beslutninger om når du bør oppsøke lege. Husk, tidlig oppdagelse av føflekkreft spiller en avgjørende rolle og kan potensielt redde ditt eller en kjæres liv.