Einführung
Legit.Health stellt mit Stolz einen bedeutenden Fortschritt in der dermatologischen Diagnostik vor: das ASCORAD-System (Automatic SCORing Atopic Dermatitis). Dieses innovative Tool nutzt fortschrittliche Computer-Vision-Algorithmen, um mit Smartphones aufgenommene Bilder zu analysieren und sie automatisch mit dem SCORAD-Bewertungssystem abzugleichen.
ASCORAD wurde in neueren wissenschaftlichen Veröffentlichungen erwähnt, wie z. B. in dem folgenden Artikel des Nationalen Forschungsrats von Italien und der Universitäten von Palermo und Messina:
(...) sehr vielversprechend ist der Versuch, durch die Verwendung von CNNs eine automatische Definition des Schweregrads von AD zu erreichen (...), um eine Bewertungsgenauigkeit von Erythem, Papulation, Exkoriation und Lichenifikation zu erzielen, die mit der von Dermatologen vergleichbar ist (...). Computergestützte, anwendungsbezogene Fortschritte in dieser Richtung haben zur jüngsten Entwicklung des Automatic SCORing Atopic Dermatitis (ASCORAD) geführt.
In der Tat sind objektive, zuverlässige und präzise Messinstrumente die Grundlage für eine faktenbasierte Gesundheitsversorgung. Die Integration von ASCORAD in die Tools von Legit.Health bedeutet einen Paradigmenwechsel in der Diagnostik und Behandlung der atopischen Dermatitis. Durch die Automatisierung des SCORAD-Prozesses verbessert ASCORAD nicht nur die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Diagnostik, sondern rationalisiert auch die Arbeitsabläufe für das Gesundheitspersonal und setzt damit einen neuen Standard für die dermatologische Versorgung.
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Seit 1993 hat sich viel verändert
Die Europäischen Task Force hat bereits viel im Bereich der atopischen Dermatitis erreicht und brachte 1993 die erste Veröffentlichung über SCORAD heraus. Sie versuchten, ein großes Hindernis sowohl in der klinischen Praxis als auch bei klinischen Studien zu überwinden. Wie die Autoren feststellten:
Die Bewertungsmethoden für atopische Dermatitis (AD) sind nicht standardisiert, und therapeutische Studien sind schwer zu interpretieren.
Dies war die Ausgangslage, die die renommierten Professoren Alain Taïeb und Jean-François Stalder dazu veranlasste, zusammen mit einem brillanten Forscherteam die schwierige Aufgabe zu übernehmen, einen zusammengesetzten Schweregradindex zu entwickeln. Die Entwicklung des SCORAD war ein Geniestreich und ein großer Beitrag zum medizinischen Wissen der menschlichen Zivilisation.
Das SCORAD auf Papier
Die 1993 vorgeschlagene Lösung mag heute etwas altmodisch erscheinen, aber sie geht das Problem auf eine sehr kluge Art und Weise an. Ihr Ziel war es, ein Bewertungssystem zu entwickeln, das sich durch seine Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit auszeichnet. Zu diesem Zweck haben sie das folgende Dokument erstellt:
Dokument mit der SCORAD-Vorlage für die klinische Praxis.
Die Formel für den SCORAD-Index lautet: „A/5 + 7B/2 + C“. In dieser Formel wird „A“ als das Ausmaß (0-100), „B“ als die Intensität (0-18) und „C“ als die subjektiven Symptome (0-20) definiert. Die maximale Punktzahl des SCORAD-Index beträgt 103.
Sehen Sie sich dieses Video an, in dem einer der Erfinder des SCORAD, Professor Jean-François Stalder, mit einem der Erfinder des ASCORAD, Taig Mac Carthy, spricht.
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Trotz der weit verbreiteten Akzeptanz und Nützlichkeit von SCORAD und EASI bei der Beurteilung der atopischen Dermatitis gibt es einen bemerkenswerten Vorbehalt in Bezug auf diese Instrumente:
Das SCORAD-Bewertungssystem ist in zwar repräsentativ und gut evaluiert, weist aber, wie bei allen anderen Systemen, Unstimmigkeiten zwischen den Beobachtern auf. Die Schwankung der Werte beträgt etwa 20 %.
Der digitale Ansatz: Online-Rechner
Mit der digitalen Revolution und dem Aufkommen von Computern entwickelten Forscher aus der ganzen Welt digitale Versionen des analogen SCORAD.
Der Hauptvorteil dieser Systeme besteht darin, dass sie automatisch die Berechnung der Formel „A/5 + 7B/2 + C“ durchführen, weshalb man sie auch als digitale Rechner bezeichnet. Digitale Rechner haben jedoch dieselben Einschränkungen wie ihre Vorläufer mit Stift und Papier: Sie sind immer noch sehr subjektiv und erfordern viel Zeit und Wissen, um sie richtig zu nutzen.
Die Rötung oder Schuppung der betroffenen Stelle mit bloßem Auge abzuschätzen, nur durch Anschauen, das ist sehr veraltet.
Die nächste Generation: Automatische Bewertung
Legit.Health ist das revolutionäre klinische Daten- und Kommunikationstool für Dermatologen der nächsten Generation, das die Zuverlässigkeit von Ergebnismessungen verdreifacht. Die Technologie beschleunigt den Berichtsprozess in der Pathologie und bietet den Patienten eine höhere Autonomie und Kontrolle.
Das bedeutet, dass die neue Version dieses Bewertungssystems Daten präzise und konsistent extrahiert, sowohl bei Routinebewertungen als auch in der klinischen Forschung. Die Verbesserung ist in der folgenden Tabelle zu sehen, in der die Leistungskennzahlen der gängigsten Arten der Nutzung von Punktesystemen verglichen werden:
Stift und Papier | Digital | Automatisch (KI) | |
---|---|---|---|
Selbstüberwachung | - | - | Diagnose durchführen |
Benutzerfreundlichkeit | ≈ 600 Sekunden | ≈ 420 Sekunden | ≈ 23 Sekunden |
Empfindlichkeit auf Veränderung | 0 bis 4 | 0 bis 4 | 0 bis 100 |
Abweichungen zwischen Beobachtern | Mittel (20%) | Mittel (20%) | Geringste (8%) |
Abweichungen der einzelnen Beobachter | Hoch | Hoch | Null |
Tabelle 1: Vergleich zwischen verschiedenen Methoden zur Bewertung des Schweregrads einer Krankheit. Die automatische, auf künstlicher Intelligenz basierende Methode schneidet bei den meisten Leistungsindikatoren besser ab.
Dank der Deep-Learning-Algorithmen befreit Legit.Health Ärzte von der mühsamen manuellen Berechnung von Punktesystemen und ermöglicht die Ausübung einer objektiveren evidenzbasierten Dermatologie. Durch die Verwendung von Algorithmen zur Messung von Trockenheit, Lichenifikation, Erythem, Nässen, Ödemen und vielen weiteren Anzeichen kann das Tool außerdem die visuellen Anzeichen zuverlässiger und konsistenter berechnen.
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Das Problem mit SCORAD
Es ist eine gut dokumentierte Tatsache, dass SCORAD ein valider, intern konsistenter, reaktionsfähiger und interpretierbarer zusammengesetzter Score ist, der die Intensität und das Ausmaß der klinischen Anzeichen der atopischen Dermatitis und den Schweregrad der Symptome erfasst
Genau aus diesem Grund hat Legit.Health dieses Bewertungssystem als Grundlage für seinen revolutionären Algorithmus gew ählt. Mit anderen Worten: SCORAD wird zum Rahmenwerk, um die Bewertung der Krankheit mit Deep Learning zu automatisieren. Das traditionelle SCORAD bringt jedoch eine Reihe von Problemen und Einschränkungen mit sich
Bewertungssysteme wie SCORAD und EASI sorgen für eine Variabilität zwischen den Beobachtern und sind zeitaufwendig. Ein automatisierter KI-Ansatz wie der unsere kann dazu beitragen, solche Verzerrungen zu reduzieren und ist daher ein präziseres und objektiveres Kriterium.
Außerdem hat sich das Ausfüllen des Dokuments für einige Dermatologen als zu mühsam erwiesen. In vielen Fällen empfinden Ärzte den Aufwand für das Ausfüllen des SCORAD als zu hoch und verwenden ihn letztendlich gar nicht in ihrer täglichen klinischen Praxis. Dies mag der Hauptgrund für die Beliebtheit des EASI sein, das zugunsten eines einfacheren und schnelleren Bewertungssystems auf Granularität verzichtet.
ASCORAD verbessert die klinimetrischen Eigenschaften von SCORAD und wird zu einem besseren Ergebnismaß.