ASCORAD: Das automatische Scoring-System der nächsten Generation für atopische Dermatitis
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. Ausschnitte aus der Veranstaltung "Artificial intelligence: what future for
eczema patients?" veranstaltet von der Pierre Fabre Eczema Foundation am 14.
September 2023
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 gewählt. 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.
Wie können wir wissen, ob ein Punktesystem gut ist?
Wenn es um dermatologische Beurteilungen geht, ist die Wirksamkeit eines Bewertungssystems von größter Bedeutung. Aber was genau macht ein Punktesystem zuverlässig und nützlich? Durch einen wissenschaftlichen Konsens wurden mehrere Schlüsselfaktoren identifiziert, die zur Robustheit dieser Systeme beitragen. Sehen wir uns diese entscheidenden Elemente etwas genauer an:
- Benutzerfreundlichkeit: Bei diesem Faktor geht es darum, ob das System im Rahmen der zeitlichen und finanziellen Möglichkeiten mühelos angewendet werden kann. Ein benutzerfreundliches System ist entscheidend für eine breite Akzeptanz im klinischen Umfeld.
- Empfindlichkeit gegenüber Veränderungen: Ein effektives Bewertungssystem muss in der Lage sein, klinisch bedeutsame Veränderungen im Laufe der Zeit zu erkennen. Diese Sensibilität stellt sicher, dass jede Veränderung oder jede Verschlechterung des Zustands eines Patienten genau erfasst wird.
- Zuverlässigkeit zwischen Beobachtern: Dies bezieht sich auf die Konsistenz der Ergebnisse, wenn verschiedene Beobachter/innen das Punktesystem verwenden. Eine hohe Zuverlässigkeit zwischen den Beobachtern bedeutet, dass verschiedene Ärzte zu ähnlichen Schlussfolgerungen kommen, was die Glaubwürdigkeit des Systems erhöht.
- Abweichungen der einzelnen Beobachter: Dabei geht es um die Konsistenz der Ergebnisse, wenn derselbe Beobachter das Bewertungssystem mehrmals verwendet. Die geringe Abweichung eines einzelnen Beobachters deutet darauf hin, dass das System stabile Ergebnisse liefert, unabhängig von wiederholten Bewertungen durch denselben Arzt.
- Interpretierbarkeit: Ein praktisches Bewertungssystem sollte aussagekräftige qualitative Interpretationen seiner Ergebnisse liefern, z. B. die Einstufung des Schweregrads einer Erkrankung als leicht, mittelschwer oder schwer.
Diese Kriterien gewährleisten nicht nur die Wirksamkeit des Bewertungssystems, sondern auch seine Anwendbarkeit und Zuverlässigkeit in verschiedenen klinischen Szenarien.
Angepasst von "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 Wege, wie ASCORAD die Diagnose der atopischen Dermatitis verbessert
ASCORAD ist definiert als:
(...) eine schnelle und objektive alternative Methode für die automatische Bewertung der atopischen Dermatitis mit großem Potenzial, die bereits Ergebnisse erzielt, die mit der Bewertung durch menschliche Experten vergleichbar sind, während sie die Variabilität zwischen den Beobachtern stark reduziert und zeitsparender ist. ASCORAD könnte auch in Situationen eingesetzt werden, in denen ein persönlicher Arztbesuch nicht möglich ist, da es eine automatische Bewertung der klinischen Anzeichen und der Oberfläche der Läsionen ermöglicht.
Die Algorithmen von Legit.Health stufen Läsionen automatisch ein, indem sie Smartphone-Bilder und kurze von Patienten berichtete Ergebnisdaten (PROMs) auswerten. Mit anderen Worten: Das Tool füllt automatisch die meisten dermatologischen Bewertungssysteme aus, wie z. B. PASI, SCORAD, UAS, GAGS, und viele mehr.
Das Hauptziel von ASCORAD ist die Bereitstellung eines Tools zur präzisen und konsistenten Erfassung von Daten für Routineuntersuchungen und klinische Studien.
1. Es ist selbstüberwacht: Der Algorithmus stellt sicher, dass es sich um atopische Dermatitis handelt
Bei der Verwendung des ASCORAD bewertet das medizinische Fachpersonal die Diagnose der Pathologie und schätzt gleichzeitig den Schweregrad ein. Das bedeutet, dass das Tool den Arzt auf eine vorliegende Diskrepanz hinweist, wenn das ASCORAD das falsche Bewertungssystem ist, weil es sich nicht wirklich um atopische Dermatitis handelt.
Das Tool von Legit.Health misst nicht nur den Schweregrad der Erkrankung, wie es SCORAD tut, sondern der Algorithmus wurde mit Hilfe von Top-Ärzten auf ihrem Gebiet so trainiert, dass er in der Lage ist, zwischen Hunderten von Erkrankungen zu unterscheiden, einschließlich der meisten Arten von Dermatitis.
Das bedeutet, dass ASCORAD einen Fall von atopischer Dermatitis nicht mit einigen der üblichen Verdächtigen für Fehldiagnosen wie Neurodermitis oder Talgdermatitis verwechselt, wodurch sich die Quote der korrekten Diagnose des Arztes um 23 % erhöht.
2. ASCORAD ist einfacher zu verwenden als SCORAD und EASI
Das [traditionelle] SCORAD system takes time and even experienced dermatologists will require seven (7) SCORAD-System ist zeitaufwändig und selbst erfahrene Dermatologen benötigen insgesamt sieben (7) Minuten. Ein unerfahrener Arzt benötigt 10 Minuten.
Im Vergleich dazu dauert es mit ASCORAD nur 23 Sekunden, um die endgültige Punktzahl zu ermitteln, und die meiste Zeit davon wird für die Fotoaufnahme benötigt. Darüber hinaus werden die besagte Punktzahl und das Bild, von dem sie stammt, sorgfältig archiviert und für eine spätere Bewertung gekennzeichnet.
ASCORAD beurteilt die betroffene Fläche und die Intensität aller visuellen Anzeichen der Krankheit gleichzeitig, was die Effizienz beider Vorgänge verbessert.
Möchten Sie die klinische KI-Technologie in Aktion sehen?
Insgesamt unterstützt ASCORAD die Praxis der faktenbasierten Dermatologie, indem es Ärzte von der mühsamen SCORAD-Berechnung befreit, Patienten ermöglicht, den Schweregrad der atopischen Dermatitis auf benutzerfreundliche und objektive Weise zu verfolgen, und eine präzisere Bewertung neuer Behandlungen ermöglicht.
3. ASCORAD hat die höchste Sensibilität für Veränderungen
Das Tool von Legit.Health identifiziert Pathologien mit Hilfe von validierten Punktesystemen, die sich bewährt haben:
- Niedrigster „Kleinster relevanter Unterschied” (MID)
- Niedrigste „Kleinste nachweisbare Veränderung” (SDC)
- Höhere Validität und Zuverlässigkeit
Darüber hinaus liefern die Algorithmen zusätzliche Daten mit vergleichbaren klinimetrischen Eigenschaften und höherer Sensibilität gegenüber Veränderungen und MIDs, dank der intrinsischen Funktionsweise von Computer-Vision-Algorithmen.
4. Geringste Variabilität zwischen Beobachtern
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 %.
Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass ASCORAD eine durchschnittliche absolute Fehlerrate von 8 % erreichen kann und damit die Basismethoden übertrifft und unter der Variabilität zwischen den Beobachtern von 20 % liegt.
5. Keine Variabilität zwischen Beobachtern
Dank des digitalen Charakters des ASCORAD-Systems wird die Variabilität zwischen den Beobachtern vollständig eliminiert, da jedes Bild und jede Berechnung in der Datenbank der App gespeichert wird.
Da sich der Arzt bei der Beurteilung des Schweregrads der Erkrankung nicht auf sein Gedächtnis verlassen muss, sondern sich auf die Analyse der in der App gespeicherten objektiven Daten konzentrieren kann, verringert sich das Risiko von Gedächtnislücken beträchtlich. Dadurch ist es möglich, die Entwicklung der Krankheit objektiver, genauer und präziser zu verfolgen.
6. Bessere Interpretierbarkeit
Legit.Health bietet eine übersichtliche Benutzeroberfläche, über die der Arzt alle relevanten Informationen über den Patienten auf einen Blick erfassen kann.
Alle vom ASCORAD abgeleiteten Daten werden deutlich auf dem Bildschirm angezeigt und geben Aufschluss über den Schweregrad der Erkrankung, die verschiedenen Faktoren, die bei der Analyse des Bildes berücksichtigt wurden, und ihre Bewertungen sowie eine zeitliche Entwicklung, anhand derer sich der Heilungsprozess und die Wirksamkeit der Behandlung sehr einfach verfolgen lassen.
Darüber hinaus ist jedes Foto der Patientengeschichte leicht zugänglich, wobei der Algorithmus die betroffenen Bereiche automatisch hervorheben kann.
Zusammenfassung
Das revolutionäre ASCORAD repräsentiert die Zukunft der Dermatologie. Es ermöglicht Ärzten auf der ganzen Welt, faktenbasierte Medizin zu praktizieren, indem sie bei der Krankheitsdiagnose das beste Tool einsetzen und gleichzeitig die Kommunikation zwischen Arzt und Patient effektiv verbessern.
Der Einsatz von Algorithmen, die den Schweregrad der atopischen Dermatitis durch das Ausfüllen des SCORAD abschätzen und die Läsionen allein durch die Betrachtung von Smartphone-Bildern automatisch bewerten , erhöht die Quote der korrekten Diagnosen der Ärzte um 23 % und verbessert den Verlauf der Behandlung, indem der Patient zu einem aktiveren Teilnehmer an seiner eigenen Genesung wird.
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