Klinische Evidenz und wissenschaftliche Validierung der Skinive-KI

Wissenschaftliche Evidenz im Überblick

KI-gestützte Hautanalyse durch wissenschaftliche Forschung und Validierung weiterentwickeln

Skinive ist ein europäisches Unternehmen für digitale Gesundheitstechnologien, das sich auf künstliche Intelligenz (KI) zur Analyse dermatologischer Bilder spezialisiert hat. Unsere selbst entwickelte KI-Technologie soll das Bewusstsein für die Hautgesundheit fördern sowie die Dokumentation und Beobachtung sichtbarer Hautveränderungen anhand von Smartphone-Aufnahmen unterstützen.

Seit 2020 entwickelt Skinive seine Technologie kontinuierlich weiter. Grundlage dafür sind die Entwicklung von KI-Modellen, von Dermatologen annotierte Bilddatensätze, systematische Leistungsvalidierungen, wissenschaftliche Forschungsarbeiten und klinische Bewertungen.

Unsere wissenschaftliche Evidenzbasis vereint interne technische Validierungen, unabhängige klinische Bewertungen, begutachtete wissenschaftliche Veröffentlichungen und umfangreiche Erfahrungen aus der praktischen Anwendung. Diese unterschiedlichen Erkenntnisquellen ergänzen sich und ermöglichen eine differenzierte Beurteilung der Leistungsfähigkeit, Möglichkeiten und Grenzen unserer Technologie.

Die wichtigsten wissenschaftlichen Ergebnisse

• 27.829 dermatologische Bilder wurden im Rahmen der internen KI-Validierung 2026 ausgewertet.
• 97,4 % Sensitivität und 93,1 % Spezifität wurden unter definierten internen Validierungsbedingungen erreicht.
• 160 klinische Fälle wurden in einer unabhängigen klinischen Bewertung untersucht. Dabei ergaben sich eine Übereinstimmung von 70,6 % innerhalb der drei höchstbewerteten Klassifikationen (Top-3) und ein zusammengesetzter Wert für den potenziellen klinischen Nutzen von 80,0 %.
• 250.000 von Dermatologen annotierte Bilder wurden für die Entwicklung der KI-Modelle verwendet.
• Mehr als 6 Millionen Hautanalysen wurden weltweit mit der Skinive-Technologie durchgeführt (2. Quartal 2026).
• Medizinprodukt der Klasse I mit CE-Kennzeichnung gemäß Verordnung (EU) 2017/745 über Medizinprodukte (MDR).

Die Leistungskennzahlen stammen aus Untersuchungen mit unterschiedlichen Methoden und Bewertungsmaßstäben. Ergebnisse der internen Validierung dürfen nicht als unabhängig nachgewiesene diagnostische Genauigkeit verstanden werden. Auch der zusammengesetzte Wert für den potenziellen klinischen Nutzen stellt kein Maß für die diagnostische Genauigkeit dar.

Unser Engagement für wissenschaftliche Transparenz

Skinive verpflichtet sich zu einer verantwortungsvollen Entwicklung KI-gestützter Technologien zur Hautanalyse.

Wir überprüfen kontinuierlich die Leistungsfähigkeit unserer Algorithmen, berücksichtigen neue wissenschaftliche Erkenntnisse und untersuchen die Grenzen der automatisierten Analyse dermatologischer Bilder.

Diese Übersicht zur wissenschaftlichen Evidenz von Skinive stellt unsere Validierungsergebnisse, klinischen Bewertungen, wissenschaftlichen Veröffentlichungen und den regulatorischen Status der Technologie vor. Ergänzend werden Verweise auf die zugrunde liegende Dokumentation bereitgestellt.

Die Skinive-Technologie soll das Bewusstsein für die Hautgesundheit und die Beobachtung von Hautveränderungen unterstützen. Sie ist nicht dazu bestimmt, eine ärztliche Untersuchung zu ersetzen oder eigenständig medizinische Diagnosen zu stellen.

Klinische Evidenz auf einen Blick

Zentrale Ergebnisse der wissenschaftlichen und klinischen Untersuchungen von Skinive

Die wissenschaftliche Evidenz zu Skinive beruht auf drei wesentlichen Bereichen: der internen Validierung der KI-Leistung, unabhängigen klinischen Bewertungen und Erfahrungen aus der praktischen Anwendung.

Jeder dieser Bereiche liefert ergänzende Erkenntnisse über die Möglichkeiten und Grenzen der KI-gestützten Analyse dermatologischer Bilder.

Zentrale wissenschaftliche Ergebnisse

Untersuchungsbereich	Ergebnis	Bewertungsgrundlage
Interne KI-Validierung	27.829 Bilder	Standardisierter Validierungsdatensatz (2026)
Sensitivität	97,4 %	Interne technische Validierung
Spezifität	93,1 %	Interne technische Validierung
Unabhängige klinische Bewertung	160 Fälle	Klinische Untersuchung komplexer Hautläsionen
Top-3-Übereinstimmung	70,6 %	Übereinstimmung mit klinischen Referenzbefunden
Zusammengesetzter Wert für den potenziellen klinischen Nutzen	80,0 %	Studienspezifischer zusammengesetzter Bewertungsmaßstab

Wie sind diese Ergebnisse zu verstehen?

Interne technische Validierung

Der Validierungsdatensatz umfasste 27.829 dermatologische Bilder, die von Dermatologen und klinischen Partnern von Skinive bereitgestellt wurden.

Diese Bilder waren nicht Bestandteil der Trainingsdaten und wurden verwendet, um die Leistungsfähigkeit der KI unter standardisierten Prüfbedingungen zu bewerten.

Unabhängige klinische Bewertung

In einer gesonderten klinischen Untersuchung wurde bei 160 komplexen Hautläsionen die Übereinstimmung zwischen den KI-Klassifikationen von Skinive und den klinischen Referenzbefunden untersucht.

Da beide Untersuchungen unterschiedliche Methoden und Bewertungsmaßstäbe verwenden, sind ihre Ergebnisse nicht unmittelbar vergleichbar. Sie dürfen auch nicht als unabhängig nachgewiesene diagnostische Genauigkeit interpretiert werden.

KI-Leistung und technische Validierung

Bewertung der KI-Leistungsfähigkeit durch standardisierte Prüfverfahren

Skinive bewertet seine KI-Modelle anhand eines standardisierten Validierungsdatensatzes mit 27.829 dermatologischen Bildern von Dermatologen und klinischen Partnern.

Die Validierungsbilder wurden nicht für das Training der Modelle verwendet. Dadurch lassen sich die Leistungen verschiedener KI-Versionen, die zwischen 2021 und 2026 entwickelt wurden, unter vergleichbaren Bedingungen untersuchen.

Ergebnisse der internen Validierung – 2026

Laut dem Skinive Genauigkeitsbericht 2026 erzielte die neueste Version des KI-Modells folgende Ergebnisse:

Leistungskennzahl	Ergebnis
Sensitivität	97,4 %
Spezifität	93,1 %
Gesamtgenauigkeit (Accuracy)	94,2 %
Präzision (positiver Vorhersagewert)	82,2 %
F1-Wert	89,1 %
Validierungsdatensatz	27.829 Bilder

Entwicklung der KI-Modelle und Aufbereitung der Bilddaten

Die Entwicklung der Skinive-KI basiert auf umfangreichen dermatologischen Bilddatensätzen:

• Mehr als 3,5 Millionen Bilder wurden während der Datenauswahl geprüft.
• 250.000 von Dermatologen annotierte Bilder wurden für die Entwicklung der KI-Modelle ausgewählt.
• 27.829 separate Validierungsbilder wurden zur Bewertung der Algorithmen verwendet.

Die fachärztliche Annotation der Bilder und standardisierte Validierungsverfahren unterstützen die kontinuierliche Weiterentwicklung und technische Bewertung der Skinive-Technologie.

Einordnung und Grenzen der Ergebnisse

Die dargestellten Ergebnisse stammen aus einer internen technischen Validierung und nicht aus einer unabhängigen klinischen Validierung der diagnostischen Genauigkeit.

Die Leistungsfähigkeit kann je nach Bildqualität, individuellen Hautmerkmalen und untersuchten Hauterkrankungen variieren.

Die angegebenen Werte für Sensitivität und Spezifität sind zusammengefasste Kennzahlen. Sie dürfen nicht als krankheitsspezifische diagnostische Genauigkeit interpretiert werden, insbesondere nicht für die Erkennung von Melanomen oder anderen Formen von Hautkrebs.

Quelle: Skinive Genauigkeitsbericht 2026

Unabhängige klinische Bewertung

Klinische Untersuchung der Skinive-KI bei Patienten mit einem hohen Anteil an malignitätsverdächtigen Hautläsionen

Die zugrunde liegende KI-Technologie von Skinive wurde im Rahmen einer klinischen Untersuchung durch eine unabhängige medizinische Einrichtung bewertet, die nicht mit Skinive verbunden ist.

Die Untersuchung konzentrierte sich auf eine gezielt ausgewählte Patientengruppe, bei der überwiegend der Verdacht auf bösartige oder präkanzeröse Hautveränderungen bestand.

Zu den untersuchten Erkrankungen und Hautveränderungen gehörten:

• Melanom
• Basalzellkarzinom
• Plattenepithelkarzinom der Haut
• Morbus Bowen
• Atypische melanozytäre Läsionen

Häufige gutartige Hauterkrankungen waren in der untersuchten Patientengruppe nur in geringem Umfang vertreten.

Untersuchungsmethodik

Von insgesamt 241 Untersuchungen wurden 160 Fälle mit vollständigen KI-Ergebnissen in die Hauptauswertung aufgenommen.

Die klinischen Referenzbefunde wurden unabhängig von den KI-Ergebnissen anhand folgender Verfahren ermittelt:

• Histopathologische Untersuchung: 117 Fälle (73,1 %)
• Zytologische Untersuchung: 22 Fälle (13,8 %)
• Dermatologische Beurteilung: 21 Fälle (13,1 %)

Insgesamt lagen bei 86,9 % der Fälle histopathologische oder zytologische Referenzbefunde vor.

Ergebnisse der klinischen Bewertung

Bewertungskennzahl	Ergebnis
Top-1-Übereinstimmung	54,4 %
Top-3-Übereinstimmung	70,6 %
Übereinstimmung auf Ebene der Krankheitsgruppe außerhalb der Top-3	3,8 %
Übereinstimmung bei der Kategorie der ärztlichen Weiterverweisung außerhalb der Top-3	5,6 %
Zusammengesetzter Wert für den potenziellen klinischen Nutzen	80,0 %

Der zusammengesetzte Wert von 80,0 % (128 von 160 Fällen) setzt sich aus folgenden Ergebnissen zusammen:

• 113 Fälle mit Übereinstimmung innerhalb der drei höchstbewerteten KI-Klassifikationen (Top-3)
• 6 Fälle mit Übereinstimmung auf Ebene einer übergeordneten Krankheitsgruppe
• 9 Fälle mit Übereinstimmung bei der Kategorie der ärztlichen Weiterverweisung

Dieser speziell für die Untersuchung definierte zusammengesetzte Bewertungsmaßstab beschreibt den potenziellen klinischen Nutzen der Technologie. Er ist kein Maß für die diagnostische Genauigkeit.

Einordnung und Einschränkungen

Mehrere Faktoren schränken die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Patientengruppen ein:

• Der hohe Anteil an Hautläsionen mit Verdacht auf Malignität
• Die geringe Zahl häufiger gutartiger Hauterkrankungen
• Die vergleichsweise kleine Stichprobe
• Der Ausschluss von 81 Untersuchungen ohne vollständige KI-Ergebnisse

Die Untersuchung bewertete die zugrunde liegende KI-Technologie von Skinive.

Aus den Ergebnissen lassen sich keine zusätzlichen diagnostischen Leistungsversprechen oder erweiterten Zweckbestimmungen für die kommerziell erhältlichen Skinive-Produkte ableiten.

Wissenschaftliche Forschung und Veröffentlichungen

Künstliche Intelligenz in der Dermatologie durch wissenschaftliche Forschung weiterentwickeln

Die KI-Technologie von Skinive stützt sich auf wissenschaftliche Arbeiten aus den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision und dermatologische Bildanalyse.

Unsere Evidenzbasis umfasst begutachtete wissenschaftliche Veröffentlichungen, interne Validierungen der Algorithmen und unabhängige klinische Bewertungen.

Diese Arbeiten bilden eine Grundlage für die kontinuierliche Weiterentwicklung und Bewertung unserer Technologie.

Begutachtete wissenschaftliche Veröffentlichung

Dynamics of the Neural Network Accuracy in the Context of Modernization of the Algorithms of Skin Pathology Recognition. Indian J Dermatol. 2022 May-Jun;67(3):312. doi: 10.4103/ijd.ijd_1070_21. PMID: 36386072; PMCID: PMC9644746.
Sokolov K, Shpudeiko V.

Die Veröffentlichung untersucht den Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Analyse dermatologischer Bilder und trägt zur wissenschaftlichen Grundlage der Skinive-Technologie bei.

Vorabveröffentlichungen und nicht begutachtete Forschungsarbeiten

Skinive veröffentlicht Forschungsergebnisse auch auf wissenschaftlichen Plattformen für Vorabveröffentlichungen, darunter SSRN. Dadurch können neue Erkenntnisse bereits vor einer möglichen formalen Begutachtung durch wissenschaftliche Fachzeitschriften zugänglich gemacht werden.

1. Dynamics of the Neural Network Accuracy in the Context of Modernization of the Algorithms of Skin Pathology Recognition (November 30, 2021). Available at SSRN. doi: dx.doi.org/10.2139/ssrn.3974784. Sokolov K, Shpudeiko V.
2. Artificial intelligence in solving dermatological problems. Dermatology Review/Przegląd Dermatologiczny. 2022;109(5):361-367. doi: 10.5114/dr.2022.125685. Sokolov K, Shpudeiko V, Sidaruk H.
3. Application of artificial intelligence algorithms in pediatric dermatology. Eur. J. Pediat. Dermatol. 2023; 33 (3):135-7. doi: 10.26326/2281-9649.33.3.2464. Sokolov K, Shpudeiko V, Sidaruk H, Koval M.

Vorabveröffentlichungen und Forschungsberichte, die kein formales wissenschaftliches Begutachtungsverfahren durchlaufen haben, sollten als vorläufige wissenschaftliche Erkenntnisse betrachtet werden.

Technische und klinische Forschungsberichte

• Praxisnahe Erkenntnisse aus 6,5 Millionen KI-Hautanalysen
  Ergebnisse aus Validierungen der Leistung und Genauigkeit unter realen Bedingungen, klinischen Belastungstests und der veröffentlichten Fachliteratur
• Skinive Genauigkeitsbericht 2026
  Interne technische Validierung anhand von 27.829 dermatologischen Bildern.
• Skinive Genauigkeitsbericht 2022
  Interne technische Validierung anhand von 25.688 dermatologischen Bildern.

Laufende wissenschaftliche Forschung

Skinive arbeitet weiterhin mit Dermatologen und klinischen Einrichtungen zusammen, um die Leistungsfähigkeit der KI zu untersuchen, die dermatologische Bildanalyse zu verbessern und die Möglichkeiten sowie Grenzen der Technologie genauer zu erforschen.

Erfahrungen aus der praktischen Anwendung und internationale Verbreitung

Weltweiter Einsatz durch Privatpersonen und Partner im Gesundheitswesen

Über die wissenschaftliche Validierung hinaus hat Skinive umfangreiche Erfahrungen aus der praktischen Anwendung gesammelt – sowohl durch Anwendungen für Privatpersonen als auch durch die Integration der Technologie in professionelle Gesundheitsdienste.

Unsere KI-Technologie wird international eingesetzt, um das Bewusstsein für die Hautgesundheit, die Beobachtung von Hautveränderungen und digitale Gesundheitsangebote zu unterstützen.

Skinive in Zahlen

Kennzahl	Ergebnis
Heruntergeladene Anwendungen	Mehr als 1 Million
Durchgeführte KI-Hautanalysen	Mehr als 6 Millionen
Geografische Verbreitung	Weltweit
Anwendungsbereiche	Privatpersonen und professionelles Gesundheitswesen

Einsatzmöglichkeiten in der Praxis

Die Skinive-Technologie unterstützt verschiedene Anwendungsbereiche im digitalen Gesundheitswesen.

• Hautgesundheit für Privatpersonen: Unterstützung bei der Dokumentation und Beobachtung sichtbarer Hautveränderungen.
• Medizinisches Fachpersonal: Unterstützung bei der strukturierten Beurteilung und Dokumentation dermatologischer Bilder.
• Digitale Gesundheitsplattformen: Möglichkeit für Partner, KI-gestützte Hautanalysen in ihre eigenen digitalen Dienste zu integrieren.

Kontinuierliche Verbesserung

Erfahrungen aus der praktischen Anwendung helfen Skinive dabei, Schwierigkeiten bei der Nutzung zu erkennen, Abläufe der Bildanalyse zu verbessern und weitere Forschungs- und Entwicklungsarbeiten gezielt auszurichten.

Die Nutzungszahlen spiegeln die Verbreitung und Verwendung der Produkte wider. Sie stellen keinen unabhängigen Nachweis der klinischen Wirksamkeit dar.

Pilotprojekte unter realen Anwendungsbedingungen

Untersuchung des KI-Einsatzes in der medizinischen Versorgung und in gemeindenahen Gesundheitsprojekten

Ergänzend zur technischen und klinischen Validierung beteiligt sich Skinive an Pilotprojekten, die untersuchen, wie sich KI-gestützte Hautanalysen in medizinische Arbeitsabläufe und gemeindenahe Gesundheitsangebote integrieren lassen.

🇫🇷 Frankreich – Hautgesundheitsbewertung in Apotheken

Im Jahr 2026 begann die Erprobung von Skinive MD im Rahmen eines Pilotprojekts in der Pharmacie Notre-Dame in Roquefort-les-Pins, Frankreich. Das Projekt verbindet die KI-gestützte Analyse dermatologischer Bilder mit digitaler Dermatoskopie unter Verwendung des Geräts FireFly Pro. An der ersten Projektphase nahmen etwa 50 Personen teil. Eine Ausweitung auf rund 300 Teilnehmende ist geplant. Untersucht wird, wie Apotheker zur Sensibilisierung für die Hautgesundheit beitragen und bei Bedarf die Weitervermittlung an medizinische Fachärzte unterstützen können. Die klinische Diagnosestellung bleibt ausschließlich qualifizierten medizinischen Fachkräften vorbehalten.

🇲🇿 Mosambik – Unterstützung der Hautgesundheit von Menschen mit Albinismus

In Zusammenarbeit mit Kanimambo, einer Organisation zur Unterstützung von Menschen mit Albinismus in Mosambik, untersucht Skinive den möglichen Einsatz KI-gestützter Hautanalysen in gemeindenahen Gesundheitsinitiativen.

Das Pilotprojekt konzentriert sich auf die Sensibilisierung für Hautgesundheit, die Dokumentation sichtbarer Hautveränderungen und deren Beobachtung bei Menschen mit erhöhtem Hautkrebsrisiko und eingeschränktem Zugang zu fachärztlicher dermatologischer Versorgung.

Stand der Pilotprojekte und wissenschaftliche Aussagekraft

Beide Initiativen befinden sich in der Phase der praktischen Erprobung. Ihre Ergebnisse werden derzeit ausgewertet und dürfen nicht als gesicherte Nachweise für die klinische Wirksamkeit oder diagnostische Genauigkeit der Technologie verstanden werden.

Regulatorischer Status und Zweckbestimmung

Einhaltung der EU-Medizinprodukteverordnung und verantwortungsvolle Anwendung

Skinive App ist ein Medizinprodukt der Klasse I mit CE-Kennzeichnung gemäß der Verordnung (EU) 2017/745 über Medizinprodukte (MDR).

Hersteller ist Skinive LTD (Malta), eine Tochtergesellschaft von Skinive B.V. (Niederlande). Der Hersteller ist in der Europäischen Datenbank für Medizinprodukte (EUDAMED) registriert.

Regulatorische Angaben

Regulatorischer Bereich	Angaben
Rechtlicher Hersteller	Skinive LTD, Malta
Rechtsgrundlage	Verordnung (EU) 2017/745 (MDR)
Medizinprodukteklasse	Klasse I
Konformitätsbewertung	EU-Konformitätserklärung des Herstellers
Einmalige Registrierungsnummer des Herstellers (SRN) in EUDAMED	MT-MF-000047900
CE-Kennzeichnung	Vorhanden

Zweckbestimmung

Skinive App ist dazu bestimmt, das Bewusstsein für die Hautgesundheit sowie die Dokumentation und Beobachtung sichtbarer Hautveränderungen zu unterstützen.

Hierzu analysiert die Anwendung mithilfe künstlicher Intelligenz Smartphone-Aufnahmen sichtbarer Hautläsionen und Hauterkrankungen.

Die Anwendung stellt erwachsenen Nutzern Informationen zur Verfügung, die ihnen helfen sollen, sichtbare Hautveränderungen besser zu verstehen und deren Entwicklung zu verfolgen.

Skinive App stellt keine medizinischen Diagnosen, verschreibt keine Behandlungen und ersetzt keine ärztliche Untersuchung.

Regulatorische Einordnung der Forschungsergebnisse

Die wissenschaftliche Forschung von Skinive umfasst auch Untersuchungen der zugrunde liegenden KI-Technologie unter experimentellen und klinischen Forschungsbedingungen.

Aus diesen Forschungsergebnissen ergeben sich nicht automatisch zusätzliche Zweckbestimmungen oder regulatorische Leistungsversprechen für kommerziell erhältliche Skinive-Produkte.

Sicherheit, Grenzen und verantwortungsvolle Anwendung

Möglichkeiten und Grenzen der Skinive-KI verstehen

Skinive setzt sich für die verantwortungsvolle Entwicklung und Anwendung KI-gestützter Technologien zur Hautanalyse ein.

Künstliche Intelligenz kann dazu beitragen, das Bewusstsein für die Hautgesundheit zu stärken und sichtbare Hautveränderungen zu beobachten.

Ihre Ergebnisse müssen jedoch stets im Rahmen der vorgesehenen Zweckbestimmung und unter Berücksichtigung der bekannten Grenzen der Technologie interpretiert werden.

Wichtige Sicherheitshinweise

• Keine medizinische Diagnose. Skinive App stellt Informationen bereit, diagnostiziert jedoch keine Hauterkrankungen und ersetzt keine ärztliche Untersuchung.
• Grenzen der künstlichen Intelligenz. Die Ergebnisse können ungenau oder unvollständig sein. Die Skinive-KI erkennt möglicherweise bestimmte Erkrankungen nicht oder liefert fehlerhafte Klassifikationen.
• Bildqualität. Beleuchtung, Schärfe, Kameraqualität und Bildausschnitt können die Analyseergebnisse beeinflussen.
• Individuelle Unterschiede. Die Leistungsfähigkeit der KI kann je nach Hautmerkmalen, Erscheinungsbild der Läsionen und untersuchten Erkrankungen variieren.
• Ärztliche Beratung. Bei verdächtigen, sich verändernden oder dauerhaft bestehenden Hautläsionen sollten Nutzer unabhängig von den KI-Ergebnissen ärztlichen Rat einholen.

Verantwortungsvolle KI-Entwicklung

Skinive unterstützt eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung durch von Dermatologen annotierte Datensätze, technische Validierungen, klinische Forschung und die kontinuierliche Überprüfung der Leistungsfähigkeit.

KI-generierte Ergebnisse dürfen nicht als alleinige Grundlage für medizinische Entscheidungen verwendet werden oder dazu führen, dass eine notwendige ärztliche Untersuchung oder Behandlung hinausgezögert wird.

Skinive-KI in Ihre Anwendung integrieren

Erweitern Sie Ihre Gesundheitsplattform um KI-gestützte Hautanalyse

Nutzen Sie wissenschaftliche Innovationen für praktische digitale Gesundheitslösungen mit der Skinive-Hautanalyse-API.

Integrieren Sie die selbst entwickelte KI-Technologie von Skinive in Ihre Gesundheitsanwendung, Telemedizinplattform oder Ihren digitalen Gesundheitsdienst, ohne eigene Algorithmen zur Hautanalyse entwickeln zu müssen.

Warum die Skinive-API?

• Wissenschaftlich fundierte künstliche Intelligenz. Eine Technologie, die durch wissenschaftliche Forschung, technische Validierungen und klinische Bewertungen unterstützt wird.
• Einfache Integration. Eine REST-API, die für die Einbindung in bestehende digitale Plattformen entwickelt wurde.
• Vielfältige Einsatzmöglichkeiten. Geeignet für digitale Gesundheitsplattformen, telemedizinische Dienste und Anwendungen im Gesundheitswesen, sofern die jeweilige Zweckbestimmung und die geltenden regulatorischen Anforderungen eingehalten werden.
• Skalierbare Infrastruktur. Eine technische Architektur, die steigende Analysevolumina und wachsende geschäftliche Anforderungen unterstützt.

Entwickeln Sie Ihre Lösung mit Skinive-KI

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Redaktionelle und medizinische Prüfung

Diese Seite wurde vom Skinive-Team erstellt und geprüft, um wissenschaftliche Genauigkeit, Transparenz und die Übereinstimmung mit den neuesten verfügbaren klinischen Erkenntnissen sicherzustellen.

Wissenschaftliche und medizinische Prüfung: Dr. Viktor Shpudeiko, Onkologe

Redaktionelle Prüfung: Kirill Sokolov, Geschäftsführer und Mitgründer von Skinive

Erstellt von: Forschungs- und Entwicklungsteam von Skinive

Erstveröffentlichung: 11. Oktober 2026

Letzte Aktualisierung: 11. Oktober 2026