Total Body Dermoscopy – mit ABSTAND am besten
Die jüngste Innovation bei der Hautkrebsfrüherkennung revolutioniert den Hautcheck – und reduziert den Nahkontakt bei der Untersuchung auf ein Minimum: Die Total Body Dermoscopy Untersuchung mit dem FotoFinder ATBM master verschmilzt Ganzkörperkartografie und Dermatoskopie und lässt sich dank über 1,6 m Hygieneabstand zum Patienten aus sicherer Distanz durchführen. Der neue Workflow bildet die Hautoberfläche in spektakulärerer Qualität in kürzester Zeit ab. Er ermöglicht einen schnellen Überblick über den Muttermal-Status eines Patienten, ohne dass jedes Muttermal auflichtmikroskopisch aufgenommen werden muss: Denn auf Basis der extrem hochauflösenden, polarisierten und RAW-verarbeiteten Fotos lässt sich die Struktur der Hautläsionen bereits im Ganzkörperbild beurteilen.
Das Mosaik der Muttermale
Der Bodyscan master identifiziert Läsionen in allen Ganzkörperbildern und ordnet sie entsprechend Relevanz auf einem Bildschirm an. Dabei unterscheidet die Software zwischen neuen, veränderten und unveränderten Naevi. Diese „Mosaikansicht“ hilft dabei, auffällige Läsionen auf einen Blick zu erkennen und reduziert den Nahkontakt bei der Dermatoskopie auf wenige auffällige Läsionen.
Dermatoskopie mit maximaler Hygiene
Erfordert eine Läsion weitere Abklärung, kann mittels Videodermatoskopie und Live-Zoom bis in die feinsten Strukturen eines Muttermals gezoomt werden. Die FotoFinder medicam hat wechselbare Frontkappen, die nach jedem Patienten zur Desinfektion getauscht werden können.
Künstliche Intelligenz zur Analyse von Haut und Naevi
Der Total Body Dermoscopy Workflow kombiniert hochauflösende Bildqualität mit innovativen Softwarefunktionen und Künstlicher Intelligenz (KI). Die KI kommt dabei mehrfach zum Einsatz: Zum einen, um die Ergebnisse bei Bodyscan und Total Body Dermoscopy zu optimieren, zum anderen bei der Analyse einzelner Läsionen. Der Moleanalyzer pro unterstützt bei der Ersteinschätzung von melanozytären und nicht-melanozytären Läsionen mit einem der leistungsfähigsten Deep-Learning-Algorithmen, die bislang in klinischen Studien beurteilt wurden.**
* “The magnitude of COVID-19's effect on the timely management of melanoma and nonmelanoma skin cancers”, JAAD, https://doi.org/...
** Man against machine”, Annals of Oncology, https://doi.org/... & “Man against machine reloaded”, Annals of Oncology, https://doi.org/...