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AUAS7: die bahnbrechende Ergebnismessung für Urtikaria

· 9 Minuten Lesezeit
Taig Mac Carthy
Co-founder at Legit.Health
Alfonso Medela
CAIO at Legit.Health
Ruben Garcia Castro
Ruben Garcia Castro
Dermatologist
Antonio Martorell
Antonio Martorell
Dermatologists and Medical Lead at Legit.Health

Einführung

Die Zukunft der Messung von Urtikaria ist jetzt zum Greifen nah. Die Bewertung der Urtikaria- und Nesselsucht ist dank des revolutionären AUAS (Automatic Urticaria Activity Score) von Legit.Health einfacher und zuverlässiger denn je. Die Forscher haben ein Tool entwickelt, das Smartphone-Bilder verarbeitet und sie automatisch nach denselben Kriterien wie das UAS7 analysiert.

Es ist allgemein bekannt, dass objektive, verlässliche und präzise Ergebnismessungen entscheidend für die Praxis der faktenbasierten Medizin sind. Der UAS7 hat nachweislich die besten Messeigenschaften und wird am meisten für den Einsatz in klinischen Studien zur Urtikaria empfohlen.

Hinweis

Dieser Beitrag bezieht sich auf eine wissenschaftliche Veröffentlichung, die im Journal of Investigative Dermatology (JID) Innovations erschienen ist. Wir laden Sie ein, die gesamte weiter unten eingefügte Veröffentlichung zu lesen.

UAS7: die Grundlage der Diagnose von Urtikaria

Die Urtikaria ist sehr variabel, auch wenn sie zu einer chronischen Erkrankung wird. Sie verursacht Ausschläge, die in Intensität und Ausdehnung variieren, und die Symptome können von einem Moment zum anderen variieren. Aus diesem Grund ist es sehr schwierig, den Schweregrad zu messen. Um dies dennoch zu erreichen, ist das am häufigsten verwendete Bewertungssystem für diese Krankheit das UAS7. In der Tat empfehlen die internationalen EAACI-/GA2LEN-/EDF-/WAO-Leitlinien für Urtikaria die Verwendung des UAS in der klinischen Praxis zur Bestimmung der Krankheitsaktivität und des Behandlungserfolgs.

Der Urticaria Activity Score (UAS) wurde als einfaches Bewertungssystem entwickelt, das die Anzahl der Quaddeln und die Intensität des Juckreizes berücksichtigt. Obwohl diese Variablen von den Patienten aufgezeichnet wurden, waren viele der Meinung, dass ihr Krankheitsbild durch die isolierte Analyse ihres Zustands an einem Tag nicht genau beschrieben werden kann.

So wurde der UAS7 geboren. Der UAS wurde 2006 von einer Gruppe von Ärzten unter der Leitung des deutschen Arztes Torsten Zuberbier gegründet. Es gibt auch eine Version, die alle UAS-Werte eines Patienten über sieben Tage hinweg zusammenfasst, sodass der Arzt das gesamte Ausmaß der Krankheit besser verstehen kann.

Bewertungsbogen zur Urtikaria-Aktivität von Novartis

Der größte Schwachpunkt von UAS7

Obwohl er nicht für alle Urtikaria-Varianten geeignet ist, gilt der UAS7 immer noch als allgemeiner Standard für die Beurteilung des Schweregrads der chronischen Urtikaria.

Der UAS7 zeichnet an sieben aufeinanderfolgenden Tagen die tägliche Anzahl der Quaddeln und die Intensität des Juckreizes auf. Es ist der von der Leitlinie empfohlene allgemeine Standard für die Messung der Krankheitsaktivität bei CSU...

Marcus Maurera et all, Urticaria: Collegium Internationale Allergologicum (CIA) Update 2020. Int Arch Allergy Immunol. DOI: 10.1159/000507218

Der größte Schwachpunkt dieses Systems ist, wie bei vielen anderen PROMs (patientenbezogene Ergebnismessungen), dass es auf die Erinnerung des Patienten angewiesen ist. Ein Patient, dem nicht nur das medizinische Fachwissen eines Arztes fehlt, sondern der auch unter einer beeinträchtigenden und stressigen Erkrankung leidet, die ihn dazu bringen könnte, seine Symptome zu übertreiben, um eine bessere Behandlung zu erhalten.

Kohärenz ist ein weiterer wichtiger Aspekt. Es ist bekannt, dass viele Patienten vergessen, ihren UAS täglich zu erfassen, was zu unvollständigen Daten führt. Aber das hat nichts mit den inhärenten klinischen Eigenschaften von UAS7 zu tun, weshalb es als Grundlage für das revolutionäre AUAS7 von Legit.Health gewählt wurde.

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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.

Warum AUAS7 das beste Tool zur Bestimmung des Schweregrads der chronischen Urtikaria ist

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

In Fällen wie der chronischen Urtikaria, bei denen die Datenerfassung in den Händen der Patienten liegt, ist es von größter Bedeutung, das beste Tool zu haben, um sicherzustellen, dass die aufgezeichneten Informationen objektiv, genau und zuverlässig sind. Dies gilt insbesondere für klinische Studien, bei denen die Präzision der Daten den Unterschied zwischen einer erfolgreichen Studie und einer fehlerhaften Studie ausmachen kann.

Die Algorithmen von Legit.Health stufen die Läsionen automatisch ein, indem sie Smartphone-Bilder betrachten und die kurzen von Patienten berichteten Ergebnisdaten (PROMs) auf ein Minimum reduzieren, indem sie nur Variablen wie Juckreiz erfassen, die auf einem Foto nicht zu sehen sind. Mit anderen Worten: das Tool füllt automatisch die meisten dermatologischen Scoring-Systeme aus, wie PASI, SCORAD, IHS4, GAGS und natürlich UAS.

Erläuterung zur Identifizierung von Nesselsucht

Erläuterung, wie die künstliche Intelligenz Nesselsucht in Urtikaria-Bildern identifiziert .

Das Hauptziel von AUAS7 ist die Bereitstellung eines Tools zur präzisen und konsistenten Erfassung von Daten für Routineuntersuchungen und klinische Studien.

Automatischer Urtikaria-Bericht

Auszug eines vollständigen Berichts aus dem CADx-System. Das Diagramm oben rechts zeigt die Entwicklung der Urtikaria, indem die AUAS-Werte im Laufe der Zeit eingetragen werden.

1. Es ist einfach zu benutzen

Eine einfache Anwendung ist in unserer modernen Gesellschaft von größter Bedeutung, vor allem aber in einem Fall wie der Schweregradbeurteilung der chronischen Urtikaria.

Dank des revolutionären Deep-Learning-Algorithmus, der von Legit.Health entwickelt wurde, und der Gestaltung der Benutzeroberfläche müssen die Patienten weder die Anzahl der Quaddeln zählen noch sich an die Messung erinnern, da eine Benachrichtigung auf ihrem Smartphone sie daran erinnert, ein einfaches Foto zu machen.

Dieses Bild wird von dem klinisch validierten Algorithmus analysiert und die Ergebnisse werden an den Arzt gesendet. Dieser profitiert nicht nur von der Kontinuität der durch diesen Vorgang erzeugten Daten, sondern auch von der einfachen Überwachung von Hautausschlägen und der Krankheitsentwicklung.

Traditional consultation
8 medical acts per hour

Doctor consultation

With Legit.Health
52 medical acts per hour

Doctor remote

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

2. Es ist präziser und zuverlässiger

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.

In klinischen Studien ist die Quantifizierung der Krankheit entscheidend, um die Wirksamkeit einer Prüfbehandlung zu messen, indem der Schweregrad der Krankheit vor der Therapie mit dem nach der Behandlung verglichen wird.

Richard G. Langley, MD,a und Charles N. Ellis, MDb Halifax, Nova Scotia, und Ann Arbor, Michigan Evaluating psoriasis with Psoriasis Area and Severity Index, Psoriasis Global Assessment, and Lattice System Physician's Global Assessment

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

3. Eliminiert die inhärente Variabilität einer PROM

Dank des algorithmischen Charakters von AUAS7 wird die Variabilität zwischen Beobachtern vollständig und zweifelsfrei eliminiert, da jedes Bild und jede Berechnung sorgfältig in der Datenbank der App gespeichert wird.

Denn bei der Berechnung des traditionellen UAS verlassen sich die Ärzte auf die Fähigkeit des Patienten, die Quaddeln zu zählen. Diese Patienten, die kein medizinisches Fachwissen haben, stehen unter dem Druck, ihrem Arzt wichtige Informationen für die Entwicklung ihrer Behandlung zu geben, was ihren Stress erhöht und ihren Alltag noch schwieriger macht.

Diese Art der Messung führt zu einer großen Variabilität, die sich mit dem richtigen Tool leicht vermeiden lässt.

4. Ermöglicht es dem Patienten, Hautausschläge in Echtzeit zu melden

Dank des von Legit.Health entwickelten Tools muss ein Patient nicht mehr auf einen Arzttermin warten, um über einen erneuten Ausbruch seiner Krankheit zu berichten.

Die App ermöglicht es dem Patienten, ein einfaches Foto mit seinem Smartphone zu machen und es an einen Algorithmus zu senden, der automatisch die Anzahl der Quaddeln zählt. Anschließend fragt die App in einem einfachen Fragebogen nach dem Juckreiz und der Lebensqualität und sendet alle Informationen an den behandelnden Arzt.

In weniger als 23 Sekunden kann der Ausschlag gemeldet werden, wodurch unbefriedigende Arztbesuche vermieden werden, bei denen der Schweregrad des Ausschlags eventuell bereits nachgelassen hat, bis der Patient im medizinischen Zentrum eintrifft.

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5. Befähigt den Patienten, an seiner eigenen Behandlung mitzuwirken

Einer der am häufigsten gemeldeten Fehlanwendungen des UAS7 ist auf die Unannehmlichkeiten zurückzuführen, die dieses Bewertungssystem für das Leben eines Patienten mit sich bringt, der nicht nur mit einer einschränkenden und belastenden Krankheit zurechtkommen muss, sondern sich auch daran erinnern muss, das Bewertungssystem anzuwenden, um von seinen Ärzten gut behandelt zu werden.

Die revolutionäre App, die von Legit.Health entwickelt wurde, sorgt dafür, dass das willkürliche Ausfüllen der UAS7 am Tag vor dem Arztbesuch keine Ausrede mehr ist.

Dank täglicher Benachrichtigungen und Erinnerungen, seiner Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit macht Legit.Health die Datenerfassung mit Hilfe Ihrer Patienten einfacher als je zuvor, indem es sie zu einem aktiven Teil ihrer Behandlung macht und sie durch die Verbesserung der so wichtigen Kommunikation mit ihrem Arzt befähigt.

6. Macht die Daten leicht zugänglich und interpretierbar

Und nicht zuletzt bietet die Benutzeroberfläche von Legit.Health Zugang zu allen relevanten Informationen über den Patienten in übersichtlicher Form.

Alle von AUAS7 abgeleiteten Daten werden deutlich auf dem Bildschirm angezeigt. Sie zeigen den Schweregrad der Erkrankung und die verschiedenen Faktoren, die der Algorithmus bei der Analyse des Bildes berücksichtigt hat, sowie deren Bewertungen an.

Die App bietet auch ein praktisches Diagramm, das die Entwicklung der Krankheit über einen längeren Zeitraum anzeigt und die Überwachung des Heilungsprozesses und der Wirksamkeit der Behandlung sehr einfach gestaltet.

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Fazit

Das revolutionäre AUAS7 repräsentiert die Zukunft der Dermatologie. Es ermöglicht Ärzten auf der ganzen Welt, faktenbasierte Medizin zu praktizieren, indem sie bei der Krankheitsdiagnose die besten Tools einsetzen und gleichzeitig die Kommunikation zwischen Arzt und Patient effektiv verbessern.

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.

Wir können nicht verbessern, was wir nicht messen können, und dank AUAS7 und Legit.Health ist die Zukunft der Erforschung und Behandlung der Urtikaria rosiger denn je.

Jetzt Zugang erhalten

This free 23-day trial of Legit.Health gives clinics and hospitals a hands-on look at how to drive increased adherence and improve patient outcomes, as well as improving efficiency and overall quality of life.

Automatic Urticaria Activity Score (AUAS): Eine neuartige Technologie zur Bewertung des Schweregrads der Urtikaria auf der Grundlage einer automatischen, hochpräzisen Nesselsucht-Zählung.

· 6 Minuten Lesezeit
Taig Mac Carthy
Co-founder at Legit.Health
Alfonso Medela
CAIO at Legit.Health
Ruben Garcia Castro
Ruben Garcia Castro
Dermatologist
Antonio Martorell
Antonio Martorell
Dermatologists and Medical Lead at Legit.Health
Hinweis

Dieser Beitrag ist eine Zusammenfassung einer wissenschaftlichen Veröffentlichung, die im Journal of Investigative Dermatology (JID) Innovations erschienen ist. Wir laden Sie ein, die gesamte unten eingebettete Veröffentlichung zu lesen.

Lesen Sie die Veröffentlichung

Wir laden Sie ein, die vollständige Veröffentlichung selbst zu lesen, oder Sie können nach unten scrollen, um die Zusammenfassung in diesem Blogbeitrag zu lesen.

Einführung

Wir stellen AUAS vor, ein automatisches Äquivalent zu UAS, das einen Deep-Learning-Algorithmus namens Legit.Health-UAS-HiveNet zur Erkennung von Läsionen einsetzt. Unsere Ergebnisse zeigen, dass unser Algorithmus den Schweregrad von chronischer Urtikaria mit einer Effizienz bewertet, die mit der von erfahrenen Ärzten vergleichbar ist.

Außerdem kann der Algorithmus in CADx-Systeme implementiert werden, um Ärzte in ihrer klinischen Praxis zu unterstützen und als neuer Endpunkt in klinischen Studien zu dienen.

Die tatsächliche Wirkung des Legit.Health-UAS-HiveNet in der klinischen Praxis liegt darin, dass es Ärzte nicht nur bei der Diagnose, sondern auch bei der Überwachung von Patienten mit chronischer Urtikaria unterstützen kann, indem es ihnen hilft, Behandlungen zu verschreiben und die Angemessenheit von Behandlungen zu erhöhen.

Automatischer Urtikaria-Aktivitäts-Score (AUAS): A Novel Technology For Urticaria Severity Assessment Based On Automatic High-Precision Hive Counting Regarding clinical trials, the AUAS has the potential of becoming a new clinical endpoint that could increase both the quality and the quantity of data available to researchers.

Im Hinblick auf klinische Studien hat der AUAS das Potenzial, ein neuer klinischer Endpunkt zu werden, der sowohl die Qualität als auch die Quantität der den Forschern zur Verfügung stehenden Daten erhöhen könnte.

Automatic Urticaria Activity Score (AUAS): A Novel Technology For Urticaria Severity Assessment Based On Automatic High-Precision Hive Counting

Autoren der Veröffentlichung

Rubén Garcia

Rubén Garcia

Dermatologische Abteilung des FJD Lehrkrankenhauses

Alejandro Vilas

Alejandro Vilas

Dermatologische Abteilung des Lehrkrankenhauses Ferrol

Laura Vergara

Laura Vergara

Dermatologische Abteilung des Lehrkrankenhauses Toledo

Taig Mac Carthy

Taig Mac Carthy

Abteilung für klinische Endpunktinnovation Legit.Health

Fernando Alfageme

Fernando Alfageme

Dermatologische Abteilung des Krankenhauses Puerta de Hierro

Ana María González

Ana María González

Dermatologische Abteilung des Krankenhauses Zamora

Ignacio Hernandez

Ignacio Hernandez

Medizinische Datenwissenschaft Legit.Health

Alfonso Medela

Alfonso Medela

Medizinische Datenwissenschaft Legit.Health

Was ist eine Urtikaria-Schweregradbewertung?

Urtikaria ist eine sehr häufige Erkrankung, die durch erythematöse, ödematöse, juckende und vorübergehende Ausschläge gekennzeichnet ist, die die Haut und die Schleimhäute betreffen. Sie kann in Unterformen wie akute spontane Urtikaria, chronische spontane Urtikaria, chronische induzierbare Urtikaria und episodische chronische Urtikaria unterteilt werden.

Die Diagnose der chronischen Urtikaria wird in der Regel durch klinische Beobachtung gestellt. Mit anderen Worten: Die Bewertung des Schweregrads der Krankheit erfolgt durch manuelle Bewertungssysteme, die subjektiv ausgefüllt werden.

Das am häufigsten verwendete Bewertungssystem ist der Urticaria Activity Score (UAS), der auch für 7 aufeinanderfolgende Tage verwendet werden kann, in diesem Fall wird er als UAS7 bezeichnet.

Das Problem mit der visuellen Bewertung

Die unbestreitbarste Einschränkung manueller Bewertungssysteme ist die dem Menschen innewohnende Schwierigkeit, Parameter auf objektive, stabile und präzise Weise zu quantifizieren.

Der Mensch ist nur begrenzt in der Lage, die Quaddeln zu zählen, die Oberfläche einer Läsion zu quantifizieren oder die Rötung eines Bereichs zu bestimmen. Diese menschliche Einschränkung bei der Parameterschätzung spiegelt sich auch in dem Aufwand und der Zeit wider, die für das Ausfüllen der Urtikaria-Aktivitätsfragebögen erforderlich sind, was sich für die Patienten als sehr unbefriedigende Aufgabe erweist und zu einer schlechten Adhärenz führen kann.

Auf der anderen Seite klassifizieren Bewertungssysteme den Schweregrad der Krankheit anhand einer begrenzten Bandbreite von Scores, mit drei oder vier Kategorien, wie z. B.: keine, leicht, mittelschwer und schwer im Falle des UAS. Fragebögen haben in der Tat eine sehr hohe minimal nachweisbare Abweichung, da es sich um diskrete Bereiche und nicht um kontinuierliche Skalen handelt.

Und schließlich sind diese Fragebögen anfällig für Verzerrungen. Dies gilt insbesondere in Fällen, in denen der Patient weiß, dass die Behandlung, die er erhält, von den Informationen abhängt, die er zur Verfügung stellt. Und aufgrund des asynchronen Charakters der gemeldeten Messung fehlen dem klinischen Team die Mittel, um sicherzustellen, dass die vom Patienten gemeldeten Werte chronologisch korrekt oder einfach wahrheitsgemäß sind, was eine externe Überprüfung ausschließt.

Das Ziel des automatischen UAS

In diesem Beitrag präsentieren wir den Automatic Urticaria Activity Score (AUAS). Hierbei handelt es sich um eine automatische Version des objektiven Teils des UAS, bei der faltungsneuronale Netzwerke eingesetzt werden, um die Nesselsucht automatisch und mit hoher Präzision zu zählen.

Ziel ist es, Mediziner dabei zu unterstützen, Bewertungssysteme wie den UAS objektiver und schneller auszufüllen, was die gesundheitlichen Ergebnisse verbessern und qualitativ hochwertige Endpunkte zur Messung der Wirksamkeit von Behandlungen für Urtikaria liefern könnte.

Erläuterung zur Identifizierung von Nesselsucht

Erläuterung, wie die künstliche Intelligenz Nesselsucht in Urtikaria-Bildern identifiziert .

Die Lösung

Wir haben ein neuronales Netzwerk namens Legit.Health-UAS-HiveNet zur Zählung von Nesselsucht trainiert.

Um künstliche Intelligenz für medizinisches Fachpersonal zugänglich zu machen, haben wir ein vollständig integriertes CADx-System entwickelt. Dabei handelt es sich um eine Webanwendung, die den Legit.Health-UAS-HiveNet-Algorithmus integriert und den patientenbezogenen UAS anhand der mit Smartphone-Kameras aufgenommenen Bilder berechnet.

Das CADx-System arbeitet in drei Stufen: Eingabe von Bildern und Grad des Juckreizes, Verarbeitung der Bilder und Erstellung eines Berichts mit der Bewertung des Schweregrads.

CADx-Systembericht

Auszug eines vollständigen Berichts aus dem CADx-System. Das Diagramm oben rechts zeigt die Entwicklung der Urtikaria, indem die AUAS-Werte im Laufe der Zeit eingetragen werden.

Der Bericht kann auch die Bewertungen mehrerer Bilder, die am selben Tag hochgeladen wurden, kombinieren, um die globale AUAS-Bewertung zu ermitteln.

Mit anderen Worten: Wenn der Benutzer Bilder von mehreren Körperteilen hochlädt, zeigt der Bericht des CADx-Systems sowohl die lokalen als auch die globalen AUAS-Werte an. Der globale AUAS wird berechnet, indem die Ergebnisse aller vom CADx-System verarbeiteten Bilder addiert werden.

Automatic Urticaria Report

Automatic Urticaria Activity Score

Möchten Sie die klinische KI-Technologie in Aktion sehen?

Fazit

In diesem Beitrag haben wir den AUAS vorgestellt, die erste künstliche Intelligenz, die das UAS-Bewertungssystem automatisch ausfüllt, indem sie Smartphone-Bilder analysiert. Die wichtigsten Fortschritte dieses Algorithmus sind die Verringerung des Zeitaufwands, den die Patienten für das Ausfüllen des manuellen Schweregrad-Bewertungssystems aufwenden müssen, und die Standardisierung der Urtikaria-Bewertung mit reduzierter Variabilität zwischen Beobachtern sowie eine höhere Zuverlässigkeit.

Wir konnten die Variabilität in der klinischen Bewertung überwinden, indem wir einen Zusammenführungsalgorithmus entwickelten, der die Anmerkungen aller Experten zu einem Konsens zusammenführt.

Das AUAS als Bewertungssystem weist bessere klinische Eigenschaften auf, hat aber auch den Vorteil, dass es zusammen mit dem Schweregrad ein Gesamtbild der Läsion liefert, was den Forschern einen besseren Überblick über die Studien ermöglicht. Zusammenfassend glauben wir, dass das AUAS und Legit.Health-UAS-HiveNet das Potenzial haben, die Gesundheitsergebnisse zu verbessern, die Kosten zu senken und die Praxis der faktenbasierten Medizin in Gesundheitsorganisationen zu verbessern.

Jetzt Zugang erhalten

This free 23-day trial of Legit.Health gives clinics and hospitals a hands-on look at how to drive increased adherence and improve patient outcomes, as well as improving efficiency and overall quality of life.