Automatic IHS4 and for Hidradenitis Suppurativa with Legit Health

AIHS4, Un revolucionario paso hacia delante en el tratamiento de la Hidradenitis Supurativa

Table of Contents

    Introducción

    El futuro de la dermatología está al alcance de la mano gracias al revolucionario AIHS4 (Automatic, International Hidradenitis Supurativa Severity Scoring System) de Legit.Health. Los investigadores han desarrollado una herramienta que procesa imágenes de un smarphone y las analiza automáticamente usando los mismos criterios que el IHS4.

    Se sabe que unos datos objetivos, fiables y precisos son clave a la hora de practicar una medicina basada en la evidencia. En el caso de la hidradenitis supurativa, el IHS4 es la herramienta de medición más moderna y precisa, y está generalmente recomendada para su uso en estudios clínicos. Por eso Legit.Health la ha elegido como base para su nueva y revolucionaria tecnología.

    Los orígenes del IHS4

    Antes del desarrollo del IHS4 en 2017, otros sistemas como la clasificación de Hurley o el MSS (Modified Sartorius Score) eran ampliamente utilizados por los médicos. Aunque estos sistemas más viejos carecían de precisión o granularidad, la ausencia de un método alternativo hizo que se aplicaran tanto en la práctica médica cotidiana como en estudios clínicos.

    Sin embargo [La clasificación de Hurley] es estática y no ha sido diseñada para una puntuación precisa y dinámica de la gravedad de la inflamación dentro de cada estadio.

    C.C. Zouboulis, T. Tzellos, A. Kyrgidis et all, on behalf of the European Hidradenitis Suppurativa Foundation Investigator Group. Development and validation of the International Hidradenitis Suppurativa Severity Score System (IHS4), a novel dynamic scoring system to assess HS severity

    El IHS4 fue desarrollado con esos problemas en mente, y el comité de expertos que lo creó se centró en alcanzar un sistema para medir la gravedad de la hidradenitis supurativa más objetivo, preciso y fiable. 

    La fórmula desarrollada por el comité de expertos sumó los tres síntomas más comunes de la hidradenitis supurativa y los multiplicó por un factor indicativo, sobre cómo de relevantes eran de cara a determinar la severidad de la enfermedad. De esta manera, el número de nódulos se multiplica por 1, el número de abscesos por 2, y el número de túneles de drenado por 4.

    La suma total es la puntuación del IHS4.

    Esta puntuación se compara con una pequeña tabla de referencia que asigna un significado fácilmente interpretable a cada puntuación.

    • spaMenos de 3 puntos: Leve
    • spaEntre 4 y 10 puntos: Moderado
    • spaMás de 11 puntos: Grave
    AIHS4
IHS4 = 0, HS inactiva
Hidradenitis Supurativa

    IHS4 = 0, HS inactiva 1 Túnel sin drenaje = 0 1 Pápula (<10 mm) = 0 1 Pústula = 0

    AIHS4
IHS4 = 3, HS leve
Hidradenitis Supurativa

    IHS4 = 2, HS leve 1 Pápula (<10 mm) = 0 1 Absceso x 2 = 2

    AIHS4
IHS4 = 3, HS leve
Hidradenitis Supurativa

    IHS4 = 3, HS leve 3 Nódulos x1 = 3 1 Túnel sin drenaje = 0

    AIHS4
IHS4 = 4, HS moderada
Hidradenitis Supurativa

    IHS4 = 4, HS moderada 3 Túneles sin drenaje = 0 1 Túnel con drenaje = 4

    AIHS4
IHS4 = 8, HS moderada
Hidradenitis Supurativa

    IHS4 = 8, HS moderada 2 Túneles con drenaje x4 = 8

    AIHS4
IHS4 = 27, HS grave
Hidradenitis Supurativa

    IHS4 = 27, HS grave 3 Nódulos x1 = 3 4 Abscesos x 2= 8 4 Túneles con drenaje x4 = 16

    C.C. Zouboulis, T. Tzellos, A. Kyrgidis et all, on behalf of the European Hidradenitis Suppurativa Foundation Investigator Group. Development and validation of the International Hidradenitis Suppurativa Severity Score System (IHS4), a novel dynamic scoring system to assess HS severity

    Las limitaciones del IHS4 analógico

    El principal objetivo del IHS4 es proporcionar a los médicos una herramienta para determinar la severidad de una enfermedad de forma precisa y consistente para ser usada en la práctica médica diaria y en ensayos clínicos de forma rápida y fácil de usar. 

    La clasificación precisa de la gravedad de una enfermedad está basada en la valoración subjetiva de una realidad clínica, por lo que la experiencia del médico juega un papel importante en ese proceso.

    Katarzyna Włodarek, Aleksandra Stefaniak, Łukasz Matusiak, Jacek C. Szepietowski. Could Residents Adequately Assess the Severity of Hidradenitis Suppurativa? Interrater and intrarater Reliability Assessment of Major Scoring Systems

    A pesar de sus aportes a la hora de resolver los problemas de sus predecesores, el IHS4 presenta las mismas limitaciones que muchos otros sistemas de gradación: presenta mucha subjetividad derivada de la naturaleza visual de la prueba y el proceso es considerado por muchos médicos como algo tedioso y que consume demasiado tiempo. 

    Acelera el proceso de reporte de la patología y mejora la calidad de vida del paciente.

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    Pasando por encima de las calculadoras digitales

    El caso del IHS4 es uno muy especial. A diferencia de la mayoría de sistemas de gradación dermatológicos, como el PASI o el SCORAD, el reciente desarrollo de este método ha permitido que la comunidad médica se salte un paso, tan habitual como desfasado, en el avance del estado del arte de este campo.

    Este paso, consistente en desarrollar una calculadora digital, intenta solventar uno de los principales problemas de cualquier sistema de gradación: El tiempo necesario para aplicarlo correctamente. Su solución consiste en convertir las operaciones matemáticas en un proceso automático.

    Esto aún no ha sucedido en el diagnóstico de hidradenitis supurativa, dado que el IHS4 es relativamente joven y no ha habido suficiente tiempo para que una de estas calculadoras digitales emerja.

    En lugar de eso, gracias al AIHS4, estamos saltando directos al futuro de la dermatología al solucionar al mismo tiempo tanto el problema del tiempo, como el de la objetividad dentro del método analógico.

    Marta ruano y el automatic IHS4
    IHS4 automático para Hidradenitis Supurativa con Legit Health

    ¿Como sabemos que sistema de gradación es mejor?

    Entre los muchos criterios para evaluar la calidad de los datos clínicos, algunos destacan como clave para determinar que sistema de gradación es mas útil.

    • timer1. Fácil de usarPuede ser usado facilmente dadas las limitaciones de tiempo y dinero
    • gradient2. Sensibilidad al cambioEs capaz de detectar cambios importantes a lo largo del tiempo
    • theater_comedy3. Consistencia entre observadoresDistintos investigadores proporcionan el mismo resultado
    • thumbs_up_down4. Variabilidad intra-observadorRepetidas muestras tomadas por el mismo investigador proporcionan los mismos resultados. 
    • speed5. InterpretabilidadAsigna un valor cualitativo a las puntuaciones (Leve, severo…)

    Methods and definitions to rate the quality of outcome measures. Schmitt, J., Langan, S., Deckert, S., Svensson, A., von Kobyletzki, L., Thomas, K., & Spuls, P. (2013). Assessment of clinical signs of atopic dermatitis: A systematic review and recommendation. Journal of Allergy and Clinical Immunology, 132(6), 1337–1347. doi:10.1016/j.jaci.2013.07.008

    7 razones por las que AIHS4 es mejor

    La revolucionaria herramienta desarrollada por Legit.Health permite practicar una medicina basada en la evidencia a los dermatólogos de última generación, mientras acelera el proceso de detección de la patología e incrementa la autonomía y el control del paciente sobre su situación.

    Esta aplicación diseñada para la comunicación y la obtención de datos clínicos utiliza algoritmos de deep learning para reducir la carga de trabajo de los médicos, eliminando el tedioso cálculo manual de los sistemas de puntuación y obteniendo esa información a través del análisis de imágenes sacadas con un smartphone y pequeños cuestionarios respondidos por el paciente. En otras palabras: La herramienta es capaz de rellenar la mayoría de los sistemas de gradación dermatológicos como el PASI, SCORAD, UAS, GAGS, y por supuesto, IHS4.

    El principal objetivo del AIHS4 es ser una herramienta para registrar datos de forma precisa y consistente, tanto en evaluaciones rutinarias como en estudios clínicos.

    Papel y LápizDigitalAutomático (IA)
    Supervisión reflexivaCoteja el diagnóstico
    Ease of use≈ 600 segundos≈ 420 segundos≈ 23 segundos
    Sensibilidad al cambiode 0 a 4de 0 a 4de 0 a 100
    Variabilidad entre observadoresMedia (20%)Media (20%)La más baja (8%)
    Variabilidad Intra-observadorAltaAltaCero

    1. El AIHS4 mejora el ratio de diagnóstico correcto

    El algoritmo creado por Legit.Health no está limitado a medir la gravedad de la afección como lo hace el IHS4, también ha sido entrenado con la ayuda de dermatólogos expertos para ser capaz de distinguir entre 232 patologías distintas, incluyendo la mayoría de enfermedades productoras de abscesos.

    Este seguimiento telemático evitó las ausencias escolares en pacientes pediátricos y laborales en adultos y permitió el seguimiento de pacientes en cuarentena por COVID-19 o con enfermedades que dificultan los desplazamientos. Tanto los pacientes como sus dermatólogos mostraron un alto grado de satisfacción con el uso de la aplicación, con un 100% de pacientes interesados en continuar usando la herramienta.

    Dr. Marta Andreu, Hospital de Torrejón

    Por lo tanto, AIHS4 ayudará al médico en el proceso de evaluación de la enfermedad, no solo haciendo que este sea más rápido al presentar información relevante de forma rápida y sencilla de leer, sino que también mejorará el ratio de diagnostico correcto hasta un 23%.

    Acelera el proceso de reporte de la patología y mejora la calidad de vida del paciente.

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    2. Más rápido y fácil que la versión analógica

    Una de las principales ventajas del AIHS4 sobre los métodos más tradicionales es la velocidad. Mientras que un médico experimentado puede necesitar seis o siete minutos para calcular el IHS4, el algoritmo de Legit.Health solo necesita menos de 23 segundos para obtener la puntuación final.

    El proceso de determinar la gravedad de una enfermedad es, a menudo, confuso. Especialmente para dermatólogos poco experimentados.

    Katarzyna Włodarek, Aleksandra Stefaniak, Łukasz Matusiak, Jacek C. Szepietowski. Could Residents Adequately Assess the Severity of Hidradenitis Suppurativa? Interrater and intrarater Reliability Assessment of Major Scoring Systems

    Esto supone una increíble ventaja para sus usuarios, tanto desde una perspectiva clínica como a la hora de gestionar su tiempo. La triste realidad es que muchos médicos están dispuestos a recurrir a la experiencia y a la intuición a la hora de determinar la gravedad de una enfermedad, no utilizando ningún sistema de medición en absoluto. Esto sucede porque los sistemas de gradación tradicionales son generalmente considerados demasiado farragosos para su uso cotidiano.

    Gracias al AIHS4 esto ya no debería ser una preocupación. Esta herramienta rápida y fácil de usar pone su usabilidad a la vanguardia de su diseño y se esfuerza por facilitar la práctica de la medicina basada en evidencia.

    3. El AIHS4 es capaz de detectar pequeños cambios en la evolución de la patología

    La herramienta desarrollada por Legit.Health analiza las patologías utilizando un sistema de gradación que cuenta tanto con un MID (Minimal important Difference) más bajo, y es sensible al menor LDC (Lowest Detectable Change), lo que significa que el algoritmo analiza cada imagen con más precisión y atención al detalle de la que podría ningún ser humano.

    Es más, gracias al su naturaleza algorítmica, tiene mayor validez y fiabilidad manteniendo propiedades clinimétricas comparables a los sistemas tradicionales.

    Dada la complejidad de determinar la severidad de una enfermedad como la hidradenitis supurativa, el AHS4 proporciona la granularidad y precisión necesarias para que el médico tenga acceso a toda la información que necesita para un buen diagnóstico.

    4. Reduce significativamente la variabilidad inter-observador

    Los resultados experimentales muestran que el AIHS4 supera a los métodos base cuando se trata de analizar la variabilidad inter-observador, ya que el algoritmo alcanza un porcentaje de error absoluto del 8%, muy por debajo del habitual 20% que se puede observar en la aplicación analógica del IHS4.

    Estimar es suponer, contar es medir

    Alfonso Medela, CAIO

    Además, la fiabilidad de este método solo aumentará conforme pase el tiempo y la tecnología mejore, haciendo posible que la determinación automática de la gravedad de una enfermedad usando algoritmos se vuelva aún más precisa en el futuro.

    ¿Quieres ver los algoritmos de Automatic-SCORAD en acción?

    Descúbrelo

    5. AIHS4 reduce la variabilidad intra-observador a cero

    Dado que está basado en un algoritmo, AIHS4 elimina por completo la variabilidad intra-observador, ya que cada imagen y cálculo son almacenados en la base de datos de la aplicación. En otras palabras, la herramienta tiene un «recuerdo» perfecto de cada foto guardada y cada diagnóstico realizado.

    Legit.Health permite al médico no tener que confiar en su memoria en cada ocasión al determinar la gravedad de una afección, pudiendo centrarse en el análisis de los datos objetivos almacenados en la app y reduciendo considerablemente el riesgo de recordarlos erróneamente. Esto proporciona una forma más objetiva, precisa y fiable de seguir el desarrollo de la enfermedad. 

    Esto es especialmente importante en estudios clínicos, en los que reducir este tipo de variabilidad es clave a la hora de recoger datos precisos.

    6. Los datos son más accesibles y fáciles de leer

    La interfaz de Legit.Health proporciona acceso a toda la información relevante sobre el paciente en un formato fácil de leer.

    Todos los datos derivados del AIHS4 se muestran claramente en pantalla, mostrando la gravedad de la afección y de los diferentes factores considerados por el algoritmo al analizar la imagen y sus puntuaciones.

    Por otro lado, esos registros de papel que son tan fáciles de que se pierdan o se estropeen, son cosa del pasado. Especialmente cuando puedes tener toda la información sobre el paciente, resultados de pruebas e imágenes, en una base de datos digital que recibe backups constantes.

    Escala de medición de hidrosadenitis supurativa
    IHS4 automático para Hidradenitis Supurativa con Legit Health

    7. Una forma fácil de seguir el progreso de un tratamiento

    Dado que la hidradenitis supurativa es una enfermedad crónica, el seguimiento post-diagnóstico es crucial para el correcto desarrollo del tratamiento. 

    Legit.Health mejora los canales de comunicación entre médico y paciente, permitiendo que estos se conviertan en una parte más activa de su tratamiento. La aplicación consigue esto dando al usuario una forma fácil y segura de enviar información a su médico. 

    Además, la aplicación muestra los datos en un gráfico muy fácil de leer, mostrando el progreso de la afección, y haciendo que responder a la pregunta «¿Estoy mejorando, Doctor?» sea pan comido.

    ¿Quieres ver los algoritmos de Automatic-SCORAD en acción?

    Descúbrelo

    En conclusión

    No es difícil ver cómo una tecnología que ayuda al médico a gestionar mejor su tiempo y a recopilar datos de forma fiable y consistente es el futuro de la medicina.

    Gracias a Legit.Health, gran cantidad de médicos de todo el mundo pueden mejorar su ratio de diagnóstico correcto en un 23%, haciendo que el tratamiento sea fácil de seguir para los pacientes y convirtiéndoles en participantes activos en su propio proceso de recuperación, mientras ayuda al médico a practicar una medicina basada en la evidencia. 

    No podemos mejorar lo que no podemos medir, y gracias al AIHS4 y a Legit.Health, el futuro del tratamiento de la hidradenitis supurativa es más brillante que nunca.

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