evolución de la puntuación de la dermatitis atópica

ASCORAD: El sistema automático de última generación para determinar la gravedad de la dermatitis atópica

Contenido del artículo

    Introducción

    Legit.Health desvela el futuro de la escala SCORAD: el ASCORAD (Puntuación Automática de la Dermatitis Atópica). A través de algoritmos de inteligencia artificial, los investigadores han creado una herramienta que procesa imágenes tomadas con el móvil y calcula automáticamente los signos del SCORAD.

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

    Tener que estimar la rojez del área afectada a ojo me resulta muy anticuado.

    Dr. Ramon Grimalt

    ¿Quieres ver los algoritmos del SCORAD Automático en acción?

    • auto_storiesLea la publicación Automatic SCOring of Atopic Dermatitis (ASCORAD) con Aprendizaje Profundo: Un Estudio Piloto.
    Automatic SCOring of Atopic Dermatitis using Deep Learning (ASCORAD): A Pilot Study

    Los sistemas de puntuación como SCORAD y EASI tienen una alta variabilidad entre observadores y consumen mucho tiempo. Un enfoque automatizado como el nuestro puede ayudar a reducir dicho sesgo y, por lo tanto, proporcionar un criterio más preciso y objetivo.

    Automatic SCOring of Atopic Dermatitis using Deep Learning (ASCORAD): A Pilot Study.

    (…) una alternativa rápida y objetiva para la medición automática de la dermatitis atópica con gran potencial, que ya logra resultados comparables a los de un humano experto, a la vez que reduce enormemente la variabilidad inter-observador y es más más rápido. ASCORAD también podría usarse en situaciones en las que las consultas presenciales no son posibles, proporcionando una evaluación automática de los signos clínicos y la superficie de la lesión.

    Automatic SCOring of Atopic Dermatitis using Deep Learning (ASCORAD): A Pilot Study.

    Mucho ha llovido desde 1993

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

    Los métodos de diagnóstico 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 Taïeb y Jean-François Stalder junto a un brillante equipo de investigadores, a acometer el reto 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 solventar 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:

    dermatitis atópica SCORAD

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

    Plantilla del SCORAD
    Hoja de papel que contiene la referencia del SCORAD para la práctica clínica.

    Calculadoras online: el enfoque digital

    Con la revolución digital y la popularidad de los ordenadores, una gran cantidad de investigadores de todo el mundo desarrollaron diversas versiones digitales del SCORAD de papel y lápiz.

    La principal ventaja de estos sistemas es que realizan el cálculo de la fórmula A/5 + 7B/2 + C de forma automática, por eso se llaman calculadoras digitales. Sin embargo, las calculadoras digitales tienen las mismas limitaciones que sus precursores de lápiz y papel: son muy subjetivas y requieren mucho tiempo y conocimientos para ser usadas apropiadamente.

    La nueva generación: medición automática de la severidad

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

    Legit.Health es la revolucionaria herramienta de comunicación y obtención de datos clínicos para dermatólogos de última generación que triplica el empoderamiento de pacientes. Esta tecnología acelera el proceso de reporte de la patología, e incrementa la autonomía y el control de los pacientes.

    El principal objetivo de Legit.Health es proporcionar una herramienta para registrar datos de forma precisa y consistente para evaluaciones rutinarias y ensayos clínicos. Y por eso estamos revolucionando el SCORAD al crear la siguiente generación de sistemas de medición de la severidad para dermatitis: el SCORAD Automático o ASCORAD.

    Gracias a los algoritmos de deep learning, Legit.Health libra al médico del tedioso cálculo manual de los sistemas de medición de la gravedad y permite la practica de una dermatología más objetiva basada en la evidencia. Además, al usar algoritmos para estimar la sequedad, liquenificación, eritema, supuración y el edema de imágenes, la herramienta puede calcular índices visuales de una forma más objetiva y estable.

    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

    ¿Quieres ver los algoritmos del SCORAD Automático en acción?

    El problema con el SCORAD

    Es un hecho bien documentado que el SCORAD es una escala válida, internamente consistente, responsiva e interpretable que incluye la intensidad y extensión de los signos clínicos de la dermatitis atópica así como la severidad de sus síntomas.

    Esto es precisamente porque Legit.Health lo ha elegido para servir como la base para su revolucionario algoritmo. En otras palabras: el SCORAD se convierte en el marco teórico sobre el que automatizar la medición de la gravedad de la patología usando deep learning. However, the traditional SCORAD carries a set of problems and limitations

    El SCORAD es representativo y está bien validado, pero muestra, como cualquier otro sistema, discrepancias entre observadores. La variación en las puntuaciones es de aproximadamente el 20%.

    Oranje, A. P., Glazenburg, E. J., Wolkerstorfer, A., & de Waard-van der Spek, F. B. (2007). Problemas prácticos en la interpretación en la medición de la severidad en dermatitis atópica: el indice SCORAD, el SCORAD objetivo y los sistemas de medición de la gravedad de tres puntos. British Journal of Dermatology, 157(4), 645–648. doi:10.1111/j.1365-2133.2007.08112.x

    Además de esto, rellenar la hoja ha sido señalado como una tarea tediosa para muchos dermatólogos. En muchos casos, los médicos consideran que el esfuerzo de rellenar el SCORAD es demasiado alto y terminan no usándolo en su practica cínica diaria. Puede que esta sea la principal razón detrás de la popularidad del EASI, que sacrifica granularidad en beneficio de ser un sistema de medición de la gravedad más simple y rápida.

    Ahora, entendamos como

    El ASCORAD mejora las propiedades clinimétricas del SCORAD y destaca como una fuente de datos mejor.

    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 razones por las que el ASCORAD es mejor

    Los algoritmos de Legit.Health puntúan automáticamente lesiones simplemente mirando a una imagen sacada con el móvil y un breve cuestionario respondido por el paciente. En otras palabras: la herramienta rellenará automáticamente la mayoría de los sistemas de medición dermatológicos como PASI, SCORAD, UAS, GAGS, y muchos más.

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

    1. Se autosupervisa: el algoritmo se asegura de que se trate de dermatitis atópica.

    Cuando usan el ASCORAD, los profesionales médicos están realizando el diagnostico de la enfermedad al mismo tiempo que determinando su severidad. Esto quiere decir que si el ASCORAD no es un sistema de gradación adecuado porque la patología no es realmente dermatitis atópica,la herramienta informará al médico de que hay un error.

    La herramienta de Legit.Health no solo mide la severidad de la afección como lo hace el SCORAD, sino que el algoritmo ha sido entrenado usando el conocimiento acumulado de médicos de referencia en su campo para ser capaz de diferenciar entre 232 patologías, incluyendo la mayoría de los tipos de dermatitis.

    Esto significa que el ASCORAD no confundirá un caso de dermatitis atópica con algunos de los sospechosos habituales para un diagnóstico incorrecto, como neurodermatitis o dermatitis sebacea, mejorando el ratio de diagnóstico correcto del médico en un 23%

    2. El ASCORAD es más fácil de usar que el SCORAD y el EASI

    El [traditional] SCORAD requiere tiempo e incluso dermatólogos experimentados necesitan siete (7) minutos en total para rellenarlo. Un médico sin experiencia necesitará 10 minutos.

    Oranje, A. P., Glazenburg, E. J., Wolkerstorfer, A., & de Waard-van der Spek, F. B. (2007). Problemas prácticos en la interpretación en la medición de la severidad en dermatitis atópica: el indice SCORAD, el SCORAD objetivo y los sistemas de medición de la gravedad de tres puntos. British Journal of Dermatology, 157(4), 645–648. doi:10.1111/j.1365-2133.2007.08112.x

    Por un lado, usar el ASCORAD solo requiere 23 segundos para recibir un resultado final. Adicionalmente, esa puntuación y la imagen que la ha generado quedan convenientemente guardadas y etiquetadas para valoraciones futuras.

    El ASCORAD estima que el área afectada y la intensidad de todos los signos visuales de la enfermedad de forma simultánea, mejorando la eficiencia en ambas tareas.

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    En general, el ASCORAD ayuda a practicar una dermatología basada en la evidencia, aliviando a los médicos de la carga de calcular el SCORAD, permitiendo que los pacientes registren la gravedad de su patología de forma objetiva y fácil de usar, permitiendo una evaluación más precisa de nuevos tratamientos.

    3. El ASCORAD tiene la sensibilidad al cambio mas alta

    La herramienta de Legit.Health identifica la patología usando sistemas de gradación que tienen:

    • add_task Diferencia Importante Mínima mas baja(MID)
    • find_in_pageEl Menor Cambio Detectable más bajo (SDC)
    • add_to_home_screenLa validez y fiabilidad mas altas

    Es más, los algoritmos proporcionan datos adicionales con propiedades clinimétricas comparables y una sensibilidad al cambio y al MID más alta, gracias al funcionamiento intrínseco de los algoritmos de visión artificial.

    4. La variabilidad inter-observador más baja

    El SCORAD es representativo y está bien validado, pero muestra, como cualquier otro sistema, discrepancias entre observadores. La variación en las puntuaciones es de aproximadamente el 20%.

    Oranje, A. P., Glazenburg, E. J., Wolkerstorfer, A., & de Waard-van der Spek, F. B. (2007). Problemas prácticos en la interpretación en la medición de la severidad en dermatitis atópica: el indice SCORAD, el SCORAD objetivo y los sistemas de medición de la gravedad de tres puntos. 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 de error absoluto del 8%, superando los métodos base y muy por debajo de una variabilidad entre-observadores del 20%.

    5. Cero variabilidad interna

    La naturaleza digita del ASCORAD elimina completamente la variabilidad intra-observador, ya que cada imagen y cálculo es almacenado en la base de datos de la aplicación.

    Permitiendo que el medico no tenga que fiarse de su memoria cuando está tratando de determinar la severidad de la afección y pueda centrarse en el análisis de los datos objetivos almacenados en la aplicación, reduciendo drásticamente la posibilidad de recordar erróneamente, proporcionando una forma más precisa, objetiva y fiable de realizar el seguimiento de una enfermedad.

    6. Mejor interpretabilidad

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

    Todos los datos derivados del ASCORAD se muestran claramente en pantalla, mostrando la severidad de la afección, los diferentes factores tenidos en cuenta al analizar la imagen y sus puntuaciones, y un gráfico de la evolución a lo largo del tiempo que convierte seguir la efectividad del tratamiento en una tarea sencilla.

    Además, cada foto de la historia del paciente es fácilmente accesible, proporcionando un histórico de imágenes donde el algoritmo resalta el área afectada 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

    El revolucionario ASCORAD representa el futuro de la dermatología. Permitiendo que médicos a lo largo y ancho del globo practiquen una medicina basada en la evidencia al usar la mejor herramienta disponible para el diagnostico, mientras mejoran la comunicación efectiva entre médico y paciente.

    El uso de algoritmos que estiman la severidad de la dermatitis atópica al rellenar el SCORAD y puntuar lesiones de forma automática solo con mirar imágenes sacadas con un móvil. aumenta el ratio de diagnóstico correcto del médico en un 23% y mejora el seguimiento del tratamiento convirtiendo al paciente en una parte más activa de su propio tratamiento.

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