APASI: El brillante futuro del diagnostico de la Psoriasis ha llegado

APASI: El brillante futuro del diagnostico de la Psoriasis ha llegado

Índice

    Introducción

    El futuro de la dermatología ya está aquí gracias a la revolucionaria aplicación automática del sistema PASI desarrollada por Legit.Health: El APASI (Automatic Psoriasis Area and Severity Index). Usando algoritmos de reconocimiento de imagen, los investigadores han creado una herramienta que procesa imágenes obtenidas con un smartphone y automáticamente las traduce al dominio del PASI. 

    Se sabe que una obtención de datos objetiva, fiable y precisa es indispensable para la practica de una medicina basada en la evidencia. Cuando hablamos de la Psoriasis, el PASI ha demostrado tener las mejores propiedades clinimétricas y es el mas recomendado para el uso en ensayos clínicos.

    Los orígenes del PASI

    Este sistema de gradación para la psoriasis se publicó por primera vez en un articulo escrito por T. Fredericksson y U. Pettersson en 1978, cuando estaban explorando un nuevo tratamiento para la enfermedad.

    Su formula para determinar la gravedad de la afección procedería a convertirse en el gold standard para dermatólogos a lo largo y ancho del globo, y es, aun a día de hoy, ampliamente utilizada.

    Para calcular el PASI, la suma de la gravedad de estos tres factores se multiplicó por el valor numérico de las áreas involucradas y con los diversos porcentajes de las cuatro áreas del cuerpo. Estos valores fueron sumados para obtener el PASI. Esta formula puede escribirse de la siguiente manera.

    $$PASI = \overbrace{ 0.1 \left( E_{h} I_{h} + D_{h} \right) A_{h} }^{cabeza} + \overbrace{ 0.1 \left( E_{t} I_{t} + D_{t} \right) A_{t} }^{Tronco} + \overbrace{ 0.1 \left( E_{u} I_{u} + D_{u} \right) A_{u} }^{Extremidades superiores} + \overbrace{ 0.1 \left( E_{l} I_{l} + D_{l} \right) A_{l} }^{Extremidades inferiores}.$$

    Fredriksson, T., & Pettersson, U. (1978). Severe Psoriasis – Oral Therapy with a New Retinoid. Dermatology, 157(4), 238–244. doi:10.1159/000250839

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    Las limitaciones del PASI de papel y lápiz

    El principal objetivo del PASI es proporcionar una herramienta para registrar datos de forma precisa y consistente para evaluaciones rutinarias y estudios clínicos. Sin embargo, trae consigo una serie de problemas y limitaciones.

    Encontramos variaciones substanciales [en los resultados] entre médicos experimentados e inexperimentados a la hora de aplicar el PASI

    Richard G. Langley, MD,a and Charles N. Ellis, MDb Halifax, Nova Scotia, and Ann Arbor, Michigan Evaluating psoriasis with Psoriasis Area and Severity Index, Psoriasis Global Assessment, and Lattice System Physician’s Global Assessment

    Además de la variación entre observadores, muchos médicos han señalado que rellenar el PASI en un papel es muy tedioso y consume demasiado tiempo, y que no lo utilizan en su día a día.

    Calculadoras digitales: una solución a medio gas

    Con la llegada y popularización de los ordenadores, varias versiones digitales del PASI han sido desarrolladas en un intento de reducir el tiempo malgastado en realizar cálculos. Estas calculadoras online se enfrentan, de forma poco eficiente, solo a uno de los problemas del PASI tradicional: si bien los cálculos matemáticos son realizados automáticamente, el médico sigue teniendo que rellenar el valor para cada parámetro.

    No solo sigue requiriendo el tiempo y atención del médico, pero no hace nada para solucionar los múltiples problemas de falta de objetividad y reproductibilidad que tiene el sistema PASI.

    ¿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

    6 formas en las que el APASI es mejor

    Legit.Health es la revolucionaria herramienta de obtención de datos clínicos y comunicación para los dermatólogos de nueva generación que triplica el empoderamiento de los pacientes.

    El propósito de los algoritmos de deep learning es librar a los médicos de la tediosa tarea de calcular los sistemas de gradación de forma manual y permitir la práctica de una dermatología mas objetiva y basada en la evidencia mientras acelera el proceso de diagnostico de la patología y aumenta la autonomía y el control del paciente.

    Los algoritmos de Legit.Health automáticamente puntúan las lesiones simplemente analizando imágenes y pequeños cuestionarios realizados por los pacientes (PROMS). En otras palabras: la herramienta rellenará automáticamente la mayoría de los sistemas de gradación dermatológicos como PASI, SCORAD, UAS o GAGS.

    El principal objetivo del APASI es proveer de una herramienta para recoger datos de forma precisa y consistente para evaluaciones rutinarias y 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. APASI ayudará al médico en el diagnostico de la enfermedad

    El algoritmo desarrollado por Legit.Health no está limitado a medir la gravedad de la afección como hace el PASI, sino que también ha sido entrenado usando el aporte de expertos dermatólogos para ser capaz de distinguir entre 232 patologías, incluyendo la mayoría de los tipos de psoriasis.

    Esto quiere decir que el APASI puede distinguir entre distintos tipos de psoriasis y ayudar al medico en el proceso de diagnostico, no solo dando información relevante que hará que este sea mas rápido, sino mejorando el ratio de diagnostico correcto en un 23%

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    2. Fácil de usar y más rápido que cualquier otro método existente

    Mientras que un médico experimentado puede necesitar entre seis y siete  minutos para rellenar completamente y calcular la puntuación PASI de un paciente, y uno inexperto puede necesitar diez minutos, el algoritmo de Legit.Health solo necesita 23 segundos para lograr el resultado final.

    Esto es clave tanto desde el punto de vista de la gestión de tiempo, permitiendo al médico emplear su limitado tiempo con el paciente de forma mas eficiente, como desde un punto de vista clínico. El hecho es que muchos médicos no rellenan ningún sistema de gradación por que consideran el proceso muy tedioso y largo, y prefieren realizar una estimación a ojo de la severidad de la enfermedad, algo profundamente incompatible con el ideal moderno de una medicina basada en la evidencia.

    3. El APASI detecta pequeños cambios en la evolución de la patología

    APASI
    APASI comprueba los mismos parámetros que el PASI

    La herramienta de Legit.Health analiza las patologías usando un sistema validad clínicamente que tiene tanto el MID mas bajo (Minimal Important Difference) y es sensible al LDC mas bajo (Lowest Detectable Change), lo que quiere decir que el algoritmo analiza cada imagen con mas precisión y atención al detalle de la que esta al alcance de ningún observador humano.

    En ensayos clínicos, la cuantificación de la enfermedad es un dato crítico a la hora de medir la eficacia de un tratamiento comparando la gravedad de la enfermedad antes de la terapia y después del tratamiento.

    Richard G. Langley, MD,a and Charles N. Ellis, MDb Halifax, Nova Scotia, and Ann Arbor, Michigan Evaluating psoriasis with Psoriasis Area and Severity Index, Psoriasis Global Assessment, and Lattice System Physician’s Global Assessment

    Es más, tiene una validez y una consistencia mas alta mientras mantiene propiedades clinimétricas comparables al sistema tradicional, gracias al funcionamiento intrínseco de los algoritmos de identificación de imagen.

    4. Reduce de forma significativa la variabilidad entre observadores

    Nuestros datos indican que incluso investigadores experimentados tienen dificultades aplicando el PASI de un área afectada […], especialmente entre pacientes con casos de psoriasis mas severos.

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    Los resultados experimentales muestran que el APASI supera los métodos tradicionales cuando se trata de la variabilidad entre observadores, consiguiendo un margen de error de solo un 13%, mucho mas reducido que el habitual 20% observado en la aplicación clásica de los sistemas de gradación.

    5. Cero variabilidad dentro del mismo observador gracias al APASI

    La naturaleza algorítmica del APASI elimina por completo y sin lugar a dudas la variabilidad dentro del mismo observador, ya que cada imagen y cada cálculo es almacenado en la base de datos de la aplicación.

    Haciendo que el médico no dependa de su memoria al determinar la gravedad de la afección y permitiendo que se centre en el análisis de los datos objetivos almacenados en la aplicación reduce considerablemente el riesgo de recordar algo erróneamente, proporcionando una forma mas objetiva, fiable y precisa de seguir el desarrollo de la enfermedad. 

    Para juzgar un tratamiento, la variabilidad intra-observador de los datos del paciente debería ser baja

    Richard G. Langley, MD,a and Charles N. Ellis, MDb Halifax, Nova Scotia, and Ann Arbor, Michigan Evaluating psoriasis with Psoriasis Area and Severity Index, Psoriasis Global Assessment, and Lattice System Physician’s Global Assessment

    Esto se convierte en especialmente importante durante estudios clínicos, en los que reducir este tipo de variabilidad es clave para reunir datos precisos para este tipo de estudios.

    6. Datos mas accesibles y fáciles de leer

    Por ultimo, la interfaz de Legit.Health proporciona acceso a toda la información relevante sobre el paciente en una presentación fácil de leer.

    Todos los datos derivados del APASI aparecen claramente mostrados en la pantalla, enseñando la gravedad de la afección y los diferentes factores considerados por el algoritmo al analizar la imagen y sus puntuaciones.

    La aplicación también proporciona un gráfico que muestra la evolución de la enfermedad a lo largo del tiempo y hace que seguir el proceso de recuperación y la efectividad del tratamiento sea muy sencillo.

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    En conclusión

    El revolucionario e innovador sistema APASI representa el futuro de la dermatología. Dándole a los médicos acceso a la mejor herramienta para el diagnostico de la psoriasis y permitiéndoles practicar una medicina basada en la evidencia y mejorando la comunicación entre medico y paciente.

    Gracias a Legit.Health, médicos a lo largo y ancho del globo pueden mejorar su ratio de diagnostico correcto en un 23% y hacer el seguimiento mas fácil consiguiendo que el paciente se convierta en un participante activo de su propio tratamiento.

    No se puede negar que el uso de algoritmos que estiman la gravedad de una enfermedad representa el futuro de la dermatología y que ayuda, sin lugar a duda, ayudará a mejorar el campo.

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