Ein Post getaggt mit "Prämalignität"

Einführung​

Die Zukunft der Hautkrebsvorbeugung hat begonnen - dank des revolutionären Tools von Legit.Health zur Einschätzung der Prämalignität von Hautkrebs.

Legit.Health hat ein klinisch validiertes Tool entwickelt, das Smartphone-Bilder verarbeitet und automatisch analysiert. Dabei werden die Kriterien der besten Ärzte auf diesem Gebiet verwendet und der Verdacht auf eine prämaligne Läsion berechnet.

Alle Vorteile der Spitzentechnologie und die Verarbeitungsleistung von Deep-Learning-Algorithmen werden in die Hände von Ärzten der nächsten Generation gelegt, die Hautkrebs vorbeugen wollen.

Vorbeugung sollte nicht darin bestehen, Hautkrebs zu erwischen, bevor er Sie tötet. Vorbeugung sollte auch einen Hautkrebs erkennen, bevor er überhaupt Hautkrebs ist.

Hautkrebs: häufig, tödlich, ignoriert​

In einer Welt, in der Sonnenbäder und die Verwendung von Bräunungsprodukten und -behandlungen weit verbreitet sind, ist das Risiko von Hautkrankheiten wie Keratinozytenkrebs (der 95 % der bösartigen Hauttumore ausmacht) höher denn je.

Hautkrebs ist die häufigste Krebsart der Welt, jährlich sind über 2 Millionen Menschen betroffen.

Die übermäßige Arbeitsbelastung der Ärzte in den Gesundheitssystemen auf der ganzen Welt und die mangelnde Sensibilisierung der Patienten verschärfen das Problem noch zusätzlich, da viele Ärzte harmlose Muttermale manuell analysieren und viele Patienten schädliche Läsionen nicht erkennen und sie viel länger unbeachtet lassen, bevor sie einen Arzt aufsuchen.

Präventivmedizin rettet Leben​

Die Macht der Früherkennung und der Präventivmedizin ist im Bereich der Onkologie wohlbekannt und gehört zur täglichen Praxis eines Arztes der nächsten Generation.

Die Vorbeugung ist zu einem wichtigen Mittel im Umgang mit Keratinozytenkrebs geworden. Daher ist es wichtig, die Wirksamkeit von Methoden zur Vorbeugung von Keratinozytenkrebs in der Allgemeinbevölkerung zu bewerten.

Vorbeugende Maßnahmen können nur durchgeführt werden, wenn der Arzt Zugang zu zwei wichtigen Dingen hat: 1) angemessene Ressourcen und 2) ein gutes Screening-Verfahren. Dies gilt insbesondere für Situationen, in denen eine Läsion, die im Moment noch nicht bösartig ist, in naher Zukunft bösartig werden könnte, ein Zustand, der als Prämalignität bekannt ist.

Biopsien sollten nicht auf die leichte Schulter genommen werden. Daher verlassen sich die meisten Spitzenmediziner auf spezielle Hilfsmittel zur Unterstützung ihrer Diagnose. Aus diesem Grund ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Ärzte Zugang zu den geeigneten Instrumenten haben, um die Diagnose zu stellen und die geeigneten Schritte zur Bestimmung der Art der Krankheit zu unternehmen.

Hierbei ist die künstliche Intelligenz das am meisten genutzte und sich am schnellsten entwickelnde Tool. Viele Unternehmen konzentrieren sich auf die Diagnose, aber Legit.Health ist führend in der Vorbeugung mit der künstlichen Intelligenz für den Verdacht auf Malignität. Mit anderen Worten: Die Algorithmen von Legit.Health sagen Ihnen nicht nur, ob die Läsion derzeit bösartig ist, sondern geben Ihnen auch den Wert an, der den Verdacht des Algorithmus widerspiegelt, dass die Läsion irgendwann einmal bösartig wird.

Fallstudie: DKV-Krankenversicherung​

Seit 2021 profitieren Ärzte von der Technologie von Legit.Health bei Verdacht auf Malignität, die Patienten im Rahmen einer Partnerschaft mit der spanischen Krankenkasse DKV betreuen. Dies ermöglicht den Ärzten eine qualitativ hochwertige Triage von Patienten, wodurch sie sie besser betreuen können. Außerdem hilft es den Ärzten dabei, den Patienten zu helfen, die Risiken zu verstehen.

Legit.Health schließt sich mit DKV zusammen, um mit künstlicher Intelligenz die Zunahme von Hautkrebs an spanischen Stränden zu verhindern

Mit einer Genauigkeit von 93,23 % erkennt die von Legit.Health entwickelte Technologie zur Hautdiagnose Melanome allein durch die Betrachtung von Smartphone-Bildern.

Mit dem, was bereits als „virtuelle Dermatologie” bekannt ist, bietet die DKV über die App „Quiero Cuidarme Más” alle Gesundheitsdienste digital auf dem Smartphone an. Kurz gesagt: Es ist eine App, mit der Sie Fotos hochladen und virtuell einen Dermatologen besuchen können.

Die Zukunft der KI-gestützten Prävention heißt Legit.Health​

Legit.Health ist das revolutionäre klinische Daten- und Kommunikationstool für Dermatologen der nächsten Generation, das die Patienten in dreifacher Hinsicht unterstützt.

Die Aufgabe der Deep-Learning-Algorithmen, die bei Legit.Health verwendet werden, besteht darin, Ärzten dabei zu helfen, eine fundierte Entscheidung zu treffen, indem die gesamte Rechenleistung und die gespeicherten Daten einer hochmodernen Technologie dem Arzt zur Verfügung steht.

Die Algorithmen von Legit.Health stufen Läsionen automatisch ein, indem sie Smartphone-Bilder und kleine patientenberichtete Ergebnismessungen (PROMs) auswerten. Mit anderen Worten: Das Tool füllt automatisch die meisten dermatologischen Bewertungssysteme aus, wie z. B. PASI, SCORAD, UAS, sowie die Schätzung der Prämalignität jeder Läsion.

Wie funktioniert dieses revolutionäre Tool für Ärzte der nächsten Generation?

Ermöglicht frühzeitige Erkennung​

So schwer es auch sein mag, die Früherkennung liegt in den Händen der Patienten. Sie sind diejenigen, die ihren Körper am besten kennen und täglich Zugang zu ihm haben. Leider fehlt ihnen in der Regel das Wissen und die Erfahrung, um zu erkennen, was wirklich besorgniserregend ist. Daher ist die Kommunikation zwischen Arzt und Patient einer der wichtigsten Teile des Diagnoseprozesses.

Legit.Health ermöglicht es dem Patienten, bereits in der Früherkennungsphase aktiv an seiner Behandlung mitzuwirken, indem er ein einfaches Smartphone-Foto macht und es in Sekundenschnelle automatisch über die App an seinen Arzt sendet.

Unabhängig davon, ob es sich um eine bösartige, prämaligne oder in eine andere Kategorie fallende Erkrankung handelt, sind die Deep-Learning-Algorithmen in der Lage, zwischen 232 verschiedenen Hautkrankheiten zu unterscheiden, sodass die Benutzer sicher sein können, dass die App ihrem Arzt bei der Identifizierung des Problems helfen kann, was auch immer dies sein mag.

Eine präzise Schätzung vor der Malignität​

Mit Hilfe von computergestützten Deep-Learning-Algorithmen, die mit Tausenden von Bildern und dem Input von Spitzenärzten auf ihrem Gebiet trainiert wurden, ist dieses Tool in der Lage, dem Arzt die fünf wahrscheinlichsten Krankheiten mit einer Fehlerquote von nur 12 % zu nennen.

Die revolutionäre Lösung von Legit.Health ist nicht nur in der Lage, die häufigsten malignen Läsionen wie das maligne Melanom, das Basalzellkarzinom, das Plattenepithelkarzinom, das intraepidermale Karzinom und mehr zu erkennen und zu identifizieren, sondern kann auch die meisten Krankheiten mit einer Prämalignitäts-Diagnose wie das Keratoakanthom, die aktinische Keratose oder das atypische Nevis erkennen und einordnen.

Das bedeutet, dass sowohl Hausärzte als auch Fachärzte die kuratierte Zweitmeinung von Dutzenden von Spezialisten auf diesem Gebiet zur Hand haben.

Einfach zu benutzen​

Jedes Tool, das von Ärzten und Patienten genutzt wird, muss einfach zu bedienen und verständlich sein.

Dank des revolutionären Deep-Learning-Algorithmus, der von Legit.Health entwickelt wurde, und der Gestaltung der Benutzeroberfläche muss der Patient nur ein Foto der betroffenen Stelle mit seinem Smartphone aufnehmen und es wird automatisch zur weiteren Analyse an den Arzt übermittelt.

Dieses Bild wird von dem klinisch validierten Algorithmus analysiert und die Ergebnisse werden an den Arzt übermittelt. Dieser profitiert nicht nur von der Kohärenz der durch diesen Prozess erzeugten Daten, sondern erleichtert auch die Überwachung der Entwicklung einer Läsion, die eine Vorstufe von Malignität aufweist.

Schließlich ist die Kommunikation zwischen Arzt und Patient einer der Eckpfeiler der Medizin, und sie sollte einfach sein.

Ein präzises und zuverlässiges Tool​

Das Tool von Legit.Health analysiert die Pathologien mithilfe eines validierten Bewertungssystems, das sowohl die niedrigste MID (kleiner relevanter Unterschied) als auch die niedrigste LDC (kleinste nachweisbare Veränderung) aufweist, was bedeutet, dass der Algorithmus jedes Bild mit größerer Präzision und Detailgenauigkeit analysiert als ein menschlicher Betrachter.

Darüber hinaus hat es eine höhere Validität und Zuverlässigkeit bei vergleichbaren klinischen Eigenschaften, dank der intrinsischen Funktionsweise der computergestützten Algorithmen.

Zusammenfassung​

Das revolutionäre Tool, das von Legit.Health entwickelt wurde, wird die Art und Weise verändern, wie wir an die Frühdiagnose von Hautkrebs herangehen. Es wird den Patienten die Möglichkeit geben, ihre Symptome früher als je zuvor zu melden, den Ärzten eine einfache Methode für das Screening und die Triage bieten und eine reibungslose Kommunikation zwischen beiden ermöglichen.

Dank Legit.Health können Ärzte auf der ganzen Welt ihre Quote korrekter Diagnosen um 23 % verbessern und die Behandlung für den Patienten leichter nachvollziehbar machen, indem sie ihn zu einem aktiven Teilnehmer an seiner eigenen Genesung machen.

Es lässt sich nicht leugnen, dass die Verwendung von Algorithmen, die den Schweregrad der Krankheit einschätzen, eine strahlende Zukunft für die Praxis der Dermatologie darstellt und zweifelsohne dazu beitragen wird, das Fachgebiet der Dermatologie voranzubringen.

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