score atopic dermatitis evolution

ASCORAD: El sistema automático de última generación para determinar la gravedad de la Dermatitis Atópica

Índice

    Introducción

    Legit.Health revela el futuro de la aplicación del sistema SCORAD: ASCORAD (Automatic Scoring Of Atopic Dermatitis). Usando algoritmos de reconocimiento de imagen, los investigadores han creado una herramienta que procesa fotos sacadas con el smartphone y las traduce automáticamente al dominio del SCORAD.

    Como todos sabemos: contar con datos objetivos fiables y precisos es imprescindible para practicar medicina basada en la evidencia. Cuando consideramos la dermatitis atópica, el EASI y el SCORAD han demostrado poseer las mejores cualidades clinimétricas y son los mas recomendados para el uso en futuros estudios clínicos. Sin embargo…

    Tener que estimar la rojez del área afectada de un vistazo está muy anticuado.

    Dr. Ramon Grimalt

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    Mucho ha llovido desde 1993

    Le debemos mucho al grupo de investigación europeo para la dermatitis atópica que publico el primer articulo sobre el SCORAD en 1993. Trataban de encarar un obstáculo considerable, tanto a nivel de la practica médica como de cara a estudios clínicos sobre tratamientos. Como dijeron los autores:

    Los métodos de diagnostico para la dermatitis atópica (DA) no están estandarizados, y los estudios terapéuticos son difíciles de interpretar.

    Severity Scoring of Atopic Dermatitis: The SCORAD Index. (1993). Dermatology, 186(1), 23–31. doi:10.1159/000247298 

    Esta fue la premisa que condujo a  Alain TaïebJean-François Stalder, junto a un brillante equipo de investigadores, a encarar la difícil tarea de desarrollar un índice compuesto de gravedad .

    Papel y lápiz, los orígenes del SCORAD

    La solución propuesta en 1993 puede parecer anticuada a día de hoy, pero es una forma brillante de encarar el problema. Los investigadores intentaron crear un sistema de evaluación basado en la simplicidad y en un uso sencillo y rutinario. Para conseguirlo, idearon la siguiente plantilla como referencia.

    SCORAD dermatitis atópica

    La formula del índice SCORAD es: A/5 + 7B/2 + C. En esta formula, A esta definido como la extensión (0-100), B esta definid como la intensidad (0-18) y C está definido como los síntomas subjetivos (0-20). La máxima puntuación del índice SCORAD es 103.

    Referencia del SCORAD
    Hoja de papel que contiene la referencia del SCORAD para la practica clínica.

    Calculadoras online: El enfoque digital

    Con la revolución digital y la popularización de los ordenadores, muchos investigadores a lo largo y ancho del globo han desarrollado versiones digitales del SCORAD de papel y lápiz.

    La principal ventaja de estos sistemas es que realizan el cálculo de la formula A/5 + 7B/2 + C de forma automática, por eso se llaman calculadoras digitales. Sin embargo, estas calculadoras digitales tienen las mismas limitaciones que sus predecesores analógicos: son muy subjetivos y requieren mucho tiempo y conocimiento para ser usados correctamente.

    Puntuación automática: la vanguardia de la dermatología

    ASCORAD
    La evolución del uso del SCORAD, culminando en el ASCORAD.

    Legit.Health es una revolucionaria herramienta de comunicación y recogida de datos clínicos para dermatólogos de ultima generación que triplica el empoderamiento de los pacientes. Esta tecnología acelera el proceso de diagnostico de la patología y aumenta la autonomía y el control del paciente. 

    El principal objetivo de Legit.Health es proveer de una herramienta para recopilar datos de forma precisa y consistente para evaluaciones rutinarias y estudios clínicos. Y por eso esta empresa esta revolucionando el SCORAD con el ultimo grito en gradación de dermatitis atópica: el SCORAD automático, o ASCORAD.

    Gracias a los algoritmos de redes neuronales Legit.Health libra a los médicos de tener que realizar los tediosos cálculos manuales de los sistemas de gradación y permite que practiquen una dermatología mas objetiva y basada en las pruebas.

    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

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    El problema del SCORAD

    Es un hecho bien documentado que el SCORAD es un sistema de gradación valido, internamente consistente, sensible e interpretable que incluye la intensidad y el conjunto de los signos médicos de la dermatitis atópica y de la gravedad de sus síntomas. 

    Por eso Legit.Health ha elegido este sistema de gradación como base para su revolucionario algoritmo. El SCORAD se convierte en el marco para automatizar la puntuación de la enfermedad gracias a la tecnología de Deep Learning. Sin embargo, el SCORAD tradicional conlleva una serie de problemas y limitaciones.

    Efectivamente, el sistema SCORAD es representativo y está bien evaluado, pero muestra, como cualquier otro sistema, discrepancias entre observadores y dentro del mismo observador. Con una variación del 20% en las puntuaciones.

    Oranje, A. P., Glazenburg, E. J., Wolkerstorfer, A., & de Waard-van der Spek, F. B. (2007). Practical issues on interpretation of scoring atopic dermatitis: the SCORAD index, objective SCORAD, and the three-item severity score. British Journal of Dermatology, 157(4), 645–648. doi:10.1111/j.1365-2133.2007.08112.x

    Además de esto, rellenar la hoja ha resultado ser demasiado tedioso para algunos dermatólogos. En muchos casos, los doctores consideran que el esfuerzo de rellenar el SCORAD es demasiado alto y acaban por no usarlo en su practica clínica cotidiana. Esta puede ser la razón tras la popularidad del EASI, que sacrifica granularidad en beneficio de convertirse en un sistema de gradación mas simple y rápido.

    Ahora, entendamos cómo

    ASCORAD mejoras las propiedades clinimétricas del SCORAD y se convierte en una mejor fuente de datos clínicos

    Alfonso Medela, CAIO

    ¿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

    Seis formas en las que ASCORAD es mejor

    Los algoritmos de Legit.Health cualifican automáticamente las lesiones mirando a fotos sacadas con el móvil y a un pequeño cuestionario que rellena el paciente (PROMs). En otras palabras: la herramienta rellenará la mayoría de los sistemas de gradación dermatológicos, como el PASI, SCORAD, UAS o el GAGS.

    El principal objetivo del ASCORAD es proporcionar una herramienta para registrar datos para registrar datos de forma precisa y consistente para evaluaciones rutinarias y estudios clínicos.

    1. Se supervisa: el algoritmo se asegura de que se trata de dermatitis atópica

    Cuando usan el ASCORAD, los profesionales médicos están evaluando el diagnostico de la enfermedad mientras estiman su gravedad. Esto quiere decir que si el ASCORAD es el sistema de gradación incorrecto, por que no se trata de un caso de dermatitis atópica, la herramienta avisará al doctor de el posible error de diagnóstico.

    La herramienta de Legit.Health no solo mide la gravedad de la afección como lo haría el SCORAD, sino que el algoritmo ha sido entrenado usando el input de referentes médicos para ser capaz de distinguir entre 232 patologías distintas, incluidas la mayoría de las dermatitis.

    Esto quiere decir que el ASCORAD no confundirá un caso de dermatitis atópica con uno de los sospechosos habituales en los diagnósticos incorrectos, como la neurodermatitis o la dermatitis sebácea, mejorando el ratio de diagnostico correcto del médico en un 20%.

    2. ASCORAD es mas fácil de usar que SCORAD y EASI

    El sistema SCORAD [de papel y lápiz] requiere tiempo y incluso dermatólogos experimentados requerirán siete (7) minutos en total para rellenarlo. Un médico inexperimentado puede necesitar hasta 10 minutos.

    Oranje, A. P., Glazenburg, E. J., Wolkerstorfer, A., & de Waard-van der Spek, F. B. (2007). Practical issues on interpretation of scoring atopic dermatitis: the SCORAD index, objective SCORAD and the three-item severity score. British Journal of Dermatology, 157(4), 645–648. doi:10.1111/j.1365-2133.2007.08112.x 

    Por otro lado, utilizar el ASCORAD solo necesita 23 segundos para conseguir una puntuación definitiva. Adicionalmente, esa puntuación y la imagen a partir de la cual se ha generado son almacenadas y etiquetadas para futura evaluación.

    ASCORAD puede estimar la superficie afectada y todos los signos visuales de la afección simultáneamente, mejorando la eficiencia de ambas tareas.

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    En general, el ASCORAD ayuda a practicar una dermatología basada en la evidencia, librando a los médicos de los tediosos cálculos del SCORAD, empoderando a los pacientes para que sigan la gravedad de la dermatitis atópica de forma sencilla y permitiendo una evaluación mas precisa de nuevos tratamientos.

    3. El ASCORAD tiene la mayor sensibilidad al cambio

    La herramienta de Legit.Health identifica patologías usando sistemas de gradación validados que tienen:

    • add_taskLa Diferencia Importante Mínima mas baja (MID)
    • find_in_pageEl Menor Cambio Detectable mas pequeño (SDC)
    • add_to_home_screenLa validez y consistencias mas altas.

    Además, los algoritmos proporcionan datos adicionales con propiedades clinimétricas comparables y mayor sensibilidad a los cambios y MID, gracias al funcionamiento intrínseco de los algoritmos de reconocimiento de imagen.

    4. La variabilidad dentro del mismo observador mas baja

    Efectivamente, el sistema SCORAD es representativo y está bien evaluado, pero muestra, como cualquier otro sistema, discrepancias entre observadores y dentro del mismo observador. Con una variación del 20% en las puntuaciones.

    Oranje, A. P., Glazenburg, E. J., Wolkerstorfer, A., & de Waard-van der Spek, F. B. (2007). Practical issues on interpretation of scoring atopic dermatitis: the SCORAD index, objective SCORAD and the three-item severity score. British Journal of Dermatology, 157(4), 645–648. doi:10.1111/j.1365-2133.2007.08112.x 

    Los resultados experimentales muestran que el ASCORAD puede lograr un porcentaje total de error del 8%, mejorando los métodos tradicionales y muy por debajo la variabilidad entre observadores del 20% que estos muestran.

    5. Cero variabilidad intra-observador.

    La naturaleza digital del sistema ASCORAD elimina por completo la variabilidad intra-observador, ya que cada imagen y calculo es almacenado en la base de datos de la aplicación. 

    Permitiendo que el medico no tenga que depender de su memoria al determinar la gravedad de la afección y concentrándose en en el análisis objetivo de los datos mostrados en la app se reduce considerablemente el riesgo de recordar algo erróneamente, proporcionando una forma mas objetiva, precisa y fiable de seguir el desarrollo de la enfermedad.

    6. Mejor interpretabilidad

    Legit.Health proporciona una interfaz fácil de leer que le da al médico acceso a toda la información relevante sobre el paciente en un solo vistazo.

    Todos los datos derivados del ASCORAD son mostrados de forma clara en la pantalla, proporcionando la gravedad de la afección, los diferentes factores considerados al analizar la imagen y sus puntuaciones, y un grafico que muestra la evolución de la dolencia a través del del tiempo que hace que seguir el proceso de sanación y la efectividad del tratamiento sea muy sencillo.

    Además, cada foto del historial del paciente es fácilmente accesible, proporcionando un reservorio de imágenes en las que el algoritmo subraya las áreas afectadas automáticamente.

    ASCORAD: El sistema automático de última generación para determinar la gravedad de la Dermatitis Atópica
    Captura de pantalla de la aplicación de Legit.Health https://app.legit.health

    En conclusión

    La revolucionaria herramienta ASCORAD representa el futuro de la dermatología. Permitiendo que médicos a lo largo y ancho del planeta practiquen una medicina basada en la evidencia usando la  mejor herramienta posible durante el diagnostico de la enfermedad, mientras mejoran la comunicación entre doctor y paciente.

    El uso de algoritmos que estiman la gravedad de la dermatitis atópica rellenando el SCORAD y puntuando automáticamente lesiones simplemente mirando a imágenes sacadas con un smartphone aumenta el ratio de diagnostico correcto por parte del médico en un 23% y mejora el seguimiento del tratamiento haciendo que el paciente se convierta en un participante mas activo en su propia recuperación.

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