imagen clínica a datos de excel

7 formas probadas de mejorar los ensayos clínicos gracias a Legit.Health

Índice

    Introducción

    Los ensayos clínicos son el motor que empuja hacia adelante la ciencia médica. Es evidente para cualquiera que las herramientas a disposición de aquellos que se encuentran en la vanguardia del progreso deberían ser tan modernas como el trabajo de investigación que están realizando.

    Legit.Health acepta el desafío de proporcionar a los investigadores una herramienta moderna, fiable y útil para sus ensayos clínicos aunando algoritmos de deep learning y tecnología de análisis de imagen en una interfaz fácil de usar.

    La investigación que nos catapultará el futuro no debería hacerse usando herramientas del pasado.

    Taig Mac Carthy, COO de Legit.Health

    ¿Cómo te ayuda Legit.Health durante un ensayo clínico?

    Además de ser una herramienta increíble para la práctica clínica diaria, usada por médicos vanguardistas a lo largo y ancho del globo, Legit.Health también proporciona un enfoque moderno a los ensayos clínicos, proporcionando a los coordinadores la posibilidad de utilizar una amplia variedad de tecnologías basadas en la inteligencia artificial.

    Legit.Health ayuda a que las terapias efectivas lleguen antes a los pacientes, incrementando tanto la cantidad como la calidad de los parámetros en cualquier protocolo, engrasando los engranajes de la ciencia para que el proceso de determinar la eficacia un nuevo medicamento sea lo mas fácil posible para los investigadores.

    ¿Que increíbles funcionalidades ofrece este software?

    Px2Csv

    Px2Csv

    Pixel-to-CSV conversion

    Turns the visual information detected by algorithms and the metadata of the image into rows of data, that can be exported into CSV, Excel, JSON or any other spreadsheet solution.
     
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    APROM algorithms

    APROM algorithms

    Automatic Patient-Reported Outcome

    Automatically fill in most of the clinical scoring systems, by looking at visual signs contained in images, such as desquamation, dryness, erythema, surface, lesion count, and so on.
     
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    MIC Algorithms

    MIC Algorithms

    Match Inclusion Criteria

    Automatically screen patients and include or exclude cases that do not fit the protocol’s inclusion criteria, either because the condition is not present – or the severity is too high or too low for the study.
     
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    DIQA algorithms

    DIQA algorithms

    Dermatology Image Quality Assurance

    Automatically check images right when they are taken and ensures that they have enough quality for them to be useful. If an image has a mistake, DIQA prompts the user to fix that specific issue.
     
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    ACA Module

    ACA Module

    Adverse Condition Alerts

    Scans images taken by patients for conditions flagged as adverse. For instance, malignancy and pre-malignancy. If an adverse condition is detected, alerts the researchers.
     
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    QoL & Burden module

    QoL & Burden module

    Life Quality and Burden of Disease module

    Allows the gathering of PROMs such as DLQI, and more specific life quality indexes such as CU-QoL, AKQoL, and many more. It also accepts custom questionnaires with a form builder.
     
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    La mejor herramienta para ensayos cínicos descentralizados

    Cuando el COVID-19 empezó a extenderse a sus anchas por todos los rincones del globo, centros de investigación y empresas farmacéuticas tuvieron que adaptarse rápidamente a tecnologías de recolección remota de datos para mantener a los pacientes seguros y poder seguir con los ensayos clínicos.

    One of the biggest challenges for these new types of clinical trials is to be compliant with the current regulations, while keeping the patient more engaged than ever to obtain accurate and reliable data.. Luckily, Legit.Health has developed the perfect tool to overcome these challenges.

    Dado que puede ser conectada con cualquier programa establecido de gestión de ensayos descentralizados, como Medable o Apple Researchkit, Legit.Health es la mejor herramienta para registrar parámetros que hay en el mercado, ya que permite a sus usuarios realizar desarrollos descentralizados de medicamentos y permite realizar filtros a una escala mayor.

    Previene imágenes de baja calidad

    Ya sea en ensayos descentralizados o en estudios que requieren pruebas fotográficas del proceso de recuperación del paciente, unas imágenes de baja calidad pueden afectar el buen desarrollo del estudio.

    Los revolucionarios algoritmos de gestión de la calidad de Legit.Health aumentan la calidad general de las imágenes al convertir un smarphone en una herramienta de captura de imagen clínicamente fiable, permitiendo así ensayos clínicos descentralizados y empoderando al paciente a que informe sobre su condición de forma autónoma.

    El novedoso algoritmo de deep learning logra esto al comprobar la calidad de la imagen antes de tenerla en cuenta para los ensayos y, al detectar un problema con la calidad de la imagen, pide al usuario que le ponga remedio antes de sacar otra foto.

    Mas fiabilidad gracias a los algoritmos automáticos de PROMs

    Los algoritmos de ultima generación de Legit.Health son capaces de rellenar automáticamente la mayoría de los sistemas de gradación clínicos analizando síntomas visibles en imágenes como la descamación, la sequedad, el eritema, el área afectada o el numero de lesione, entre otros factores.

    Esto no solo reduce la posibilidad de errores sino que también hará mucho mas fácil el trabajo del responsable de datos, ya que la mayoría del pesado trabajo rutinario seria automatizado.

    Adicionalmente, los algoritmos proporcionan una mayor precisión y fiabilidad a la recolección de datos, dado que la información sobre la lesión se actualiza en tiempo real y se reduce de forma significativa la variabilidad inter-observador y intra-observador.

    Por ultimo, la ayuda de la maquina hace que ampliar la escala de los ensayos clínicos sea trivialmente fácil, ya que acorta las distancias entre lenguajes, países o incluso marcas.

    Inclusión de pacientes y detección de condiciones adversas automático

    Los algoritmos excluirán automáticamente a los pacientes que no encajen con los criterios de inclusión del protocolo, ya sea por que la severidad de su afección no encaja con el estudio o por que su enfermedad no es la analizada en el ensayo clínico.

    Esto convierte el reclutamiento online de pacientes en una opción viable, expandiendo así la población de pacientes disponibles para ensayos clínicos.

    Adicionalmente, la revolucionaria herramienta de diagnostico asistido por algoritmos de Legit.Health es capaz de detectar cualquier situación peligrosa, como una enfermedad con altas probabilidades de empeorar o una lesión que puede presentar malignidad, y es capaz de avisar a los investigadores de que ese paciente necesita atención médica.

    Ayuda a los investigadores a extraer toda la información de una imagen

    Una de las mayores limitaciones de cualquier ensayo clínico, especialmente uno gestionado remotamente, es el tiempo que lleva analizar cada imagen y la experiencia requerida para convertir una imagen en datos utilizables. Esto se vuelve mas obvio cuando se tiene en cuenta la apretada agenda de la mayoría de los médicos y el poco tiempo que pueden dedicar a tareas como procesar datos.

    La revolucionaria tecnología de Legit.Health convierte cualquier imagen dermatológica en datos brutos, extrayendo la información oculta entre los pixeles y convirtiéndola en valores como rojez, área afectada, severidad, sequedad, descamación, y muchos más.

    Explicación visual de los algoritmos de transformación de pixel a csv (px2csv)
    Explicación visual de los algoritmos de transformación de pixel a csv (px2csv)

    Esto se traduce en una reducción significativa de la carga de trabajo para el responsable de los datos, ya que este proceso es automático, mientras que se aumenta la fiabilidad de los parámetros clínicos a estudiar y se reduce el coste, eliminando por completo la variabilidad intra-observador, ya que el algoritmo carece de prejuicios humanos.

    Adicionalmente, esto supondrá una expansión masiva del alcance de los ensayos clínicos. A día de hoy, la mayoría de investigadores se tienen que limitar a considerar un par de parámetros en cualquier estudio, ya que tienen que equilibrar las necesidades de la investigación con las limitaciones de tiempo y presupuesto.

    Thanks to Legit.Health, measuring 2 variables costs the same as measuring 100, which exponentially increases the number of clinical endpoints and allows researchers to achieve greater granularity in their data.

    Speed up the pathology reporting process and improve the patient’s quality of life.

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    Facilita que los pacientes sigan el protocolo

    El revolucionario enfoque de Legit.Health de cara a los ensayos clínicos no depende exclusivamente de sus moderna tecnología algorítmica. Su refinado diseño centrado en la facilidad de uso tiene en cuenta la realidad cotidiana de los pacientes para ayudarles a seguir las indicaciones del protocolo del ensayo clínico.

    Al crear tareas para los pacientes, proporcionarles alertas y recordatorios o recompensando sus aportaciones con principios extraídos de las ideas de la gamificación o con información relevante sobre su enfermedad, Legit.Health aumenta la adherencia del paciente, permitiendo los ensayos clínicos centrados en el paciente.

    Índices de calidad de vida fáciles de incluir

    Legit.Health incorpora elegantemente los principales índices de calidad de vida como el DLQI, el CU-QoL o el AKQoL, entre otros, permitiendo a los ensayos clínicos enriquecer los datos que recogen y darles textura, proporcionando contexto a los mismos.

    Esto no supone trabajo adicional para los investigadores, ya que la aplicación cuenta tanto con los cuestionarios como con la accesibilidad y facilidad para interpretar los datos extraídos de los mismos, así que los investigadores no tienen que realizar ningún trabajo adicional en el proceso de recogida de datos.

    Consigue acceso ahora

    Esta prueba gratuita de 23 días de Legit.Health otorga a las clínicas y hospitales una visión práctica de cómo impulsar una mayor adherencia y mejorar los resultados de los pacientes, así como mejorar la eficiencia y la calidad de vida.

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