Architektur und Technologie

100 % lokale Verarbeitung auf dem Gerät

Wie Bugbite Identifier Fotos mit vollständigem Datenschutz auf Ihrem Gerät analysiert

Im Gegensatz zu typischen Online-Scannern, die Ihre persönlichen Fotos an Server übertragen, führt Bugbite Identifier das maschinelle Lernen direkt in Ihrem Webbrowser aus.

Der Bildabgleich in drei Schritten

Eine orientierende visuelle Einordnung dauert nur wenige Sekunden. Der gesamte Analysezyklus findet lokal auf Ihrem Computer oder Smartphone statt, ohne dass Bilddaten übertragen werden.

01

Scharfes Nahaufnahmebild wählen

Wählen Sie ein gut ausgeleuchtetes, scharfes Foto der betroffenen Hautstelle aus Ihrer Fotogalerie oder nehmen Sie es direkt mit der Kamera auf.

02

Neuronale Berechnung im Browser

Das optimierte TensorFlow-Lite-Modell läuft mithilfe von WebGPU- oder WebAssembly-Beschleunigung lokal im Browser und ermittelt Musterwahrscheinlichkeiten.

03

Ergebnisse und Ratgeber prüfen

Sehen Sie die errechneten Übereinstimmungen ein, vergleichen Sie die Merkmale mit unseren Ratgebern und lesen Sie empfohlene Erste-Hilfe-Schritte.

Warum die lokale Ausführung im Browser unser wichtigster Vorteil ist

Klassische KI-Dienste im Internet verlangen die Übertragung Ihrer persönlichen Bilder an externe Server. Dies birgt Datenschutzrisiken, erfordert Vertrauen in fremde Richtlinien zur Datenspeicherung und setzt eine stabile Internetverbindung voraus.

Bugbite Identifier verfolgt einen modernen, konsequenten Datenschutzansatz: Beim Aufruf des Werkzeugs wird ein schlankes, hochgradig optimiertes TensorFlow-Lite-Modell (unter 5 MB) einmalig in den Browser-Cache geladen. Bildaufbereitung, Berechnungen und Klassifizierung laufen ausschließlich auf dem Prozessor oder Grafikchip Ihres Geräts über WebGPU und WebAssembly.

Das Ergebnis ist unmittelbar verfügbar, verlässlich und absolut vertraulich: Ihre Aufnahmen verlassen Ihr Gerät zu keinem Zeitpunkt, es werden keine Serverprotokolle über Ihre Haut erstellt, und nach dem Laden funktioniert das Werkzeug sogar offline.

Unterstützte Insektenstich- und Spinnenbiss-Klassen

Das Bilderkennungsmodell wurde anhand tausender dermatologischer und didaktischer Aufnahmen trainiert und unterscheidet acht Kategorien:

Mückenstich

Erzeugt meist weiche, blassrote bis rote Quaddeln mit deutlichem Juckreiz, die kurz nach dem Stich auftreten.

Zeckenstich

Zu Beginn meist klein und schmerzlos, erfordert jedoch eine aufmerksame Beobachtung hinsichtlich einer Wanderröte (Lyme-Borreliose).

Bettwanzenbiss

Zeigt sich häufig als juckende, feste rote Papeln, die oft in typischen Reihen oder kleinen Gruppierungen angeordnet sind.

Flohbiss

Fällt durch winzige, stark juckende rote Pünktchen auf, die sich vor allem an Knöcheln, Füßen und Unterschenkeln häufen.

Ameisenstich

Führt zu einem stechenden Brennen mit anschließender Schwellung, die sich oft zu charakteristischen kleinen Pusteln entwickelt.

Grasmilbenbiss

Verursacht heftigen Juckreiz und kleine rote Knoten, besonders an Stellen, an denen eng anliegende Kleidung auf die Haut drückt.

Spinnenbiss

Tritt meist als Einzelläsion mit umschriebenen Schmerzen, Schwellung und bisweilen zwei eng beieinanderliegenden Einstichstellen auf.

Andere / Nicht erkannt

Erkennt Aufnahmen, die keiner der sieben Hauptkategorien eindeutig ähneln, und hilft so, abweichende Hautbilder auszusortieren.

Wie die Prozentwerte zu verstehen sind

Nach der Bildanalyse gibt das Modell eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über alle unterstützten Klassen aus, deren Summe 100 % ergibt. Die Kategorie mit dem höchsten Wert wird als Haupttreffer hervorgehoben, während weitere wahrscheinliche Treffer ebenfalls sichtbar bleiben.

Ein hoher Prozentwert spiegelt eine mathematische visuelle Ähnlichkeit mit den Trainingsbildern wider, stellt jedoch keine ärztliche Diagnose dar. Liegen zwei Kategorien nah beieinander (wie Floh- und Grasmilbenbisse), sollten stets beide Ratgeber gelesen und der Aufenthaltsort berücksichtigt werden.

Grenzen des Modells und Besonderheiten

Optische künstliche Intelligenz stößt bei der Analyse menschlicher Haut naturgemäß auf Grenzen. Beachten Sie daher folgende Punkte:

  • Bildqualität: Unscharfe, schlecht beleuchtete, verwackelte oder schattige Fotos verringern die Zuverlässigkeit der Erkennung erheblich.
  • Individuelle Hautreaktion: Die körpereigene Abwehr reagiert unterschiedlich; bei empfindlichen Personen kann ein Mückenstich wie ein Wespenstich wirken.
  • Ähnliche Hauterkrankungen: Nesselsucht, Ekzeme, Kontaktdermatitis oder virale Ausschläge können Insektenstichen visuell sehr stark ähneln.
  • Bakterielle Superinfektionen: Durch Aufkratzen können Erreger eindringen, wodurch die ursprüngliche Form verändert und typische Merkmale verdeckt werden.
Wann Sie sich NICHT auf das Tool verlassen dürfen (Notfallzeichen)

Bugbite Identifier dient rein didaktischen Zwecken. Zögern Sie bei den folgenden Warnzeichen keinesfalls, sofort ärztliche Notfallhilfe in Anspruch zu nehmen:

  • Zeichen eines anaphylaktischen Schocks: Atemnot, pfeifende Atmung, Schwellungen an Zunge, Lippen oder Hals, Schwindel oder Kreislaufkollaps.
  • Sich ausbreitende Infektion: Rasch wandernde Rötung, heiße Haut, rote Streifen in Richtung Körpermitte oder eitrige Absonderungen.
  • Allgemeinsymptome: Hohes Fieber, Schüttelfrost, ausgeprägte Gelenkschmerzen oder Nackensteifigkeit nach einem Zecken- oder unbekannten Stich.
  • Verdacht auf Giftbisse: Zunehmende starke Schmerzen, Muskelkrämpfe im Bauchbereich oder sichtbares Absterben von Hautgewebe.
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Testen Sie die Bildanalyse direkt in Ihrem Browser – ganz ohne Datentransfer und mit sicherem Gefühl.

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