HealthScan AI

Análisis predictivo basado en marcadores visuales.

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TensorFlow.js & Deep Learning

Esta aplicación utiliza una red neuronal convolucional entrenada para segmentar el lóbulo auricular e identificar la profundidad y ángulo de pliegues dérmicos.

El 60% de precisión estadística apoya el diagnóstico preventivo.
Historial / Histórico

Información del Diagnóstico

Propósito de la Aplicación

Detectar precozmente signos visuales asociados a riesgos cardiovasculares a través del Signo de Frank.

Significado del Diagnóstico

La presencia de un pliegue diagonal en el lóbulo de la oreja (Signo de Frank) está estadísticamente correlacionada con la enfermedad arterial coronaria y aterosclerosis.

Referencia y Método

Basado en estudios publicados en 'The New England Journal of Medicine' (Frank, 1973) y metanálisis recientes.

Tipos Aceptados
  • Humanos (Adultos)
  • Animales (No soportado)