Introducción
La dermatología ha dado un gran salto adelante con la introducción del innovador ALEGI (Índice de Graduación de Lesiones de Acné) de Legit.Health. Los principales investigadores en el campo del deep learning y las redes neuronales se han aliado con dermatólogos expertos para desarrollar esta herramienta algorítmica médicos.
Está ampliamente aceptado que las medidas de resultados objetivas, fiables y precisas son clave para la práctica de la medicina basada en evidencia. A la hora de medir la gravedad del acné, esto implica el uso de escalas o sistemas de puntuación como IGA o GAGS. Por desgracia, en el caso del acné es especialmente difícil y tedioso utilizar los sistemas de puntuación más aceptados, ya que requieren que el médico cuente las lesiones manualmente.
Es por eso que Legit.Health ha desarrollado esta herramienta que cuenta el número y la densidad de las lesiones de acné. Gracias a ella, medir la gravedad del acné es una tarea que requiere solo segundos.
La siguiente captura de pantalla muestra un uso real del sistema de puntuación para el acné. Esto se puede utilizar tanto en móviles como en ordenadores de sobremesa.
La limitación de los sistemas tradicionales de puntuación del acné
Desde que DM. Pillsbury y su equipo desarrollaron el primer sistema de puntuación para el acné en 1956, ha habido una miríada de intentos de encontrar un sistema fácil de usar, fiable y preciso para esta enfermedad. Hoy en día, existen más de 30 métodos, y todos ellos comparten uno de dos problemas subyacentes.
Por un lado, algunos métodos, como GAGS, se centran en la identificación de lesiones. Estos sistemas de puntuación intentan lograr un alto grado de precisión sacrificando la velocidad y la comodidad para el médico. Al final, los médicos tienden a desechar estos métodos por ser demasiado tediosos y que consumen mucho tiempo.
Uno de los métodos comúnmente utilizados es el contaje de lesiones, que consume tiempo pero podría representar un método más preciso.
Por otro lado, otros métodos como el IGA buscan un sistema de puntuación más utilizable en la práctica diaria. Lamentablemente, logran este resultado sacrificando precisión y confiabilidad, lo que hace que su uso no sea apto para ensayos clínicos.
La evaluación visual directa y la fotografía con flash ordinario representan una evaluación clínica normal. Sin embargo, ambos métodos están comprometidos por la subjetividad del observador.
Sin embargo, todos estamos de acuerdo en que es esencial disponer una herramienta aceptable y fácil de usar para la evaluación del acné que pueda utilizarse tanto en la práctica clínica diaria como en estudios clínicos.
ALEGI: Lo mejor de ambos mundos
El hecho de que los dermatólogos tengan que elegir entre velocidad y precisión en el siglo XXI es deprimente. Elegir es un signo de limitación, y la tecnología debería tender hacía liberarnos de esas limitaciones. Ahí es donde entra ALEGI.
El revolucionario algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado por Legit.Health hereda el enfoque de contaje de lesiones de los métodos tradicionales y lo eleva a un nuevo nivel, no solo haciéndolo más objetivo, preciso y confiable, sino también sustancialmente más rápido. Los dermatólogos de la próxima generación finalmente tienen una herramienta que les permite practicar medicina basada en la evidencia.
Usando algoritmos de visión artificial, ALEGI puede contar con mucha precisión la cantidad de lesiones en una imagen tomada con un teléfono. Además, tiene en cuenta la densidad de lesiones al calcular la gravedad, y traduce todo a una medida de resultado fácilmente interpretable, y validada por expertos en el campo.
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Los ingredientes de un nuevo sistema de puntuación
Al desarrollar un sistema de puntuación, es vital tener en mente algunos principios de diseño para asegurar que dicho sistema se ajuste a su uso previsto. Después de todo, una herramienta solo es tan buena como su utilidad al completar la tarea para la que fue diseñada.
¿Cómo sabemos si un sistema de puntuación es bueno?
Cuando se trata de evaluaciones dermatológicas, la efectividad de un sistema de puntuación es primordial. Pero, ¿qué es exactamente lo que hace que un sistema de puntuación sea fiable y útil? A través del consenso científico, se han identificado varios factores clave que contribuyen a la robustez de estas escalas. Vamos a profundizar en los elementos cruciales:
- Facilidad de uso: Este factor considera si el sistema puede aplicarse sin esfuerzo dentro de las limitaciones de tiempo y recursos financieros. Que un sistema sea fácil de usar es crucial para su adopción generalizada en entornos clínicos.
- Sensibilidad al cambio: Un sistema de puntuación efectivo debe ser capaz de detectar cambios clínicamente significativos a lo largo del tiempo. Esta sensibilidad asegura que cualquier progreso o deterioro en la condición de un paciente se captura con precisión.
- Fiabilidad interobservador: Esto se refiere a la consistencia de los resultados cuando diferentes observadores utilizan el sistema de puntuación. Una alta fiabilidad interobservador significa que diferentes dermatólogos llegarán a conclusiones similares, mejorando la credibilidad del sistema.
- Variabilidad intraobservador: Esto analiza la consistencia de los resultados cuando el mismo observador utiliza el sistema de puntuación varias veces. Una baja variabilidad intraobservador indica que el sistema proporciona resultados similares todas las veces que un mismo dermatólogo evalúe un mismo caso.
- Interpretabilidad: Un sistema de puntuación práctico debería proporcionar interpretaciones cualitativas significativas de sus puntuaciones, como categorizar la gravedad de una condición como leve, moderada o severa.
Estos criterios no solo aseguran la efectividad del sistema de puntuación sino también su aplicabilidad y fiabilidad en diversos escenarios clínicos.
Adaptado de "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.
Cuando el equipo de expertos en Legit.Health desarrolló el revolucionario ALEGI, consideraron los muchos criterios que son necesario para que un sistema de puntuación sea excelente en proporcionar medidas de resultado de alta calidad.
Las 7 cualidades más destacadas de ALEGI
La herramienta desarrollada por Legit.Health permite a los dermatólogos practicar medicina basada en la evidencia a la vez que acelera el proceso de informe de la patología y aumenta la autonomía y el control del paciente.
Esta aplicación utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para liberar a los médicos del tedioso cálculo manual de las esclas, al clasificar automáticamente las lesiones a partir de imagenes. En otras palabras: la herramienta completa automáticamente la mayoría de los sistemas de puntuación dermatológicos para las enfermedades más comunes como Psoriasis, Dermatitis atópica, Hidradenitis supurativa y, por supuesto, acné.
Esto significa que la nueva versión de este sistema de puntuación extrae datos de manera precisa y consistente, tanto durante evaluaciones rutinarias como en investigación clínica. La mejora se puede ver en la siguiente tabla, que compara las métricas de rendimiento de la forma más común de utilizar los sistemas de puntuación:
| Papel y lápiz | Digital | Automático (IA) | |
|---|---|---|---|
| Auto-supervisión | - | - | Realiza diagnóstico |
| Facilidad de uso | ≈ 600 segundos | ≈ 420 segundos | ≈ 23 segundos |
| Sensibilidad al cambio | 0 a 4 | 0 a 4 | 0 a 100 |
| Variabilidad interobservador | Media (20%) | Media (20%) | La más baja (8%) |
| Variabilidad intraobservador | Alta | Alta | Cero |
Tabla 1: Comparación entre diferentes métodos de puntuación de la severidad de una enfermedad. El método automático impulsado por inteligencia artificial presenta un mejor rendimiento en la mayoría de los indicadores.
Gracias a los algoritmos de aprendizaje profundo, Legit.Health libera a los médicos de la tediosa tarea de calcular manualmente los sistemas de puntuación y permite la práctica de una dermatología basada en evidencia más objetiva. Además, al utilizar algoritmos para medir la sequedad, la liquenificación, el eritema, el exudado, el edema y muchos más signos, la herramienta puede calcular signos visuales de manera más fiable y consistente.
1. Más rápido que cualquier otro método existente
La mayoría de los métodos tradicionales de contaje de lesiones pueden tomar varios minutos a un médico experimentado. No solo eso, sino que es un proceso tedioso que la mayoría de los médicos intentan evitar, prefiriendo tomar unos segundos para hacer una estimación aproximada de la gravedad de la enfermedad.
ALEGI rompe completamente este paradigma al automatizar el proceso de conteo de lesiones. En menos de 23 segundos, el médico puede tomar una foto del área afectada, procesarla a través del algoritmo y recibir una medición de la gravedad sin ninguna de la subjetividad implícita en el uso del ojo clínico.
La herramienta fue desarrollada por Legit.Health con el objetivo de poner fin a este tipo de práctica tan profundamente incompatible con la práctica de la medicina basada en evidencia, y para ayudar a los médicos a utilizar la real world evidence para tomar decisiones terapéuticas.
2. Fácil de usar
Uno de los principales problemas que enfrentan los sistemas de salud en todo el mundo es el cuello de botella formado por la falta de una herramienta confiable que ayude a que los médicos de primaria sepan si un paciente debe ser derivado a un especialista.
Esto se debe, entre otras cosas, a que medir la gravedad del acné es dificil. Esto complica la prescripción del tratamiento y limita la capacidad de seguimiento y monitorización su la efectividad. Para solucionar este problema, ALEGI ha sido concebido para ser facil de usar por cualquier profesional sanitario.
Legit.Health contribuye a solucionar este problema, ya que su herramienta es útil tanto para un primer diagnóstico, como para un seguimiento posterior del tratamiento. Es decir, ALEGI ayuda tanto al especialista como al médico general a tomar decisiones informadas.
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3. Alto grado de granularidad
La herramienta de Legit.Health analiza las patologías utilizando un sistema de puntuación validado que proporciona, por un lado, la MID (Diferencia Mínima Importante) más baja, como la LDC (Cambio Detectable Más Bajo) más sensible. Esto significa que el algoritmo analiza cada imagen con más precisión y atención al detalle que cualquier observador.
Además, ALEGI incorpora una idea nueva y revolucionaria a la evaluación de la gravedad del acné: la densidad de lesiones. En el pasado, los sistemas de puntuación han estado limitados por la capacidad del usuario para contar e identificar correctamente papulas, comedones y pústulas. El algoritmo de Legit.Health tiene en cuenta la tendencia de estas lesiones a agruparse como un factor clave para determinar la gravedad de la enfermedad.
Todo esto permite que ALEGI detecte cambios muy pequeños en el desarrollo de la patología con mayor precisión que cualquier observador humano, proporcionando al médico acceso a información más precisa, objetiva y confiable.
4. Margen de error más pequeño
Gracias a los algoritmos de visión artificial en los que se basa ALEGI, cada lesión se detecta y cuenta individualmente, con un margen de error absoluto medio de +/- 3 lesiones. Esta hazaña, sumada a la capacidad tener en cuenta la densidad de las lesiones en un área determinada, permite que el sistema logre una evaluación de gravedad relevante y clínicamente validada sin necesidad de considerar los diferentes tipos de lesiones.
Esto es relevante porque la literatura muestra que la mayoría de los errores cometidos por los médicos al evaluar la gravedad del acné están relacionados con la identificación errónea de la naturaleza de una lesión, ya que en muchos casos la distinción no está clara ni bien definida dentro de los parámetros de un estudio clínico.
Por eso, disponer de un sistema como el ALEGI, cuya fiabilidad no depende de la capacidad para diferencial una pápula de un comedón, mejor la precisión y disminuye el márgen de error.
5. Cero variabilidad intraobservador
Debido a su naturaleza algorítmica, ALEGI elimina completamente la variabilidad intraobservador, ya que la red neuronal es perfectamente estable en sus parámetros. En otras palabras, la aplicación tiene una memoria perfecta de cada imagen y cada diagnóstico con la que ha sido entrenada, y por tanto sus resultados son fiables a lo largo del tiempo.
Estimar es adivinar, contar es medir
Additionally, Legit.Health allows physicians not to rely on their memory when assessing the severity of the condition. Thus, the application significantly reduces the risk of faulty recall and provides a more objective, accurate, and precise way to track the progress of the disease.
However, this becomes especially crucial in clinical trials, where reducing variability is key to gathering accurate data.
6. Proporciona datos accesibles y fáciles de leer
La interfaz de Legit.Health ha sido diseñada para proporcionar acceso a toda la información del paciente de una manera fácil de leer y accesible.
Todos los datos generados por ALEGI se muestran claramente en la pantalla, mostrando la gravedad de la afección y cada factor considerado por el algoritmo al analizar la imagen y su puntuación.
Nos podemos despedir de los datos en papel y su tendencia a perderse, ya que toda la información del paciente, desde los resultados de las pruebas hasta las imágenes relevantes se almacenan en una base de datos digital que se respalda constantemente y es accesible de forma segura desde el ordenador o el teléfono.
7. La mejor manera de seguir el progreso de un tratamiento
Siendo el acné una enfermedad crónica, el seguimiento después de un diagnóstico exitoso es crucial para el buen desarrollo del tratamiento.
Legit.Health permite al paciente convertirse en una parte más activa de su tratamiento al mejorar la comunicación entre ellos y su médico. La aplicación logra esto al proporcionar al usuario una manera fácil y confiable de enviar datos precisos al médico.
Además, la aplicación muestra los datos en un gráfico fácil de leer que muestra el progreso de la afección, permitiendo al médico responder a la pregunta usualmente difícil "¿Me estoy mejorando, doctor?" con datos científicos que respaldan su respuesta.
En conclusión
El revolucionario ALEGI representa el futuro de la dermatología. Permite a los médicos de todo el mundo practicar medicina basada en la evidencia utilizando las mejores herramientas durante el diagnóstico de enfermedades, mientras mejora la comunicación entre el médico y el paciente.
El uso de algoritmos que miden la gravedad del acné contando lesiones a partir de imágenes aumenta la tasa de diagnósticos correctos de los médicos en un 23% y mejora el seguimiento del tratamiento al hacer que el paciente participe más activamente en su propia recuperación.
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En Legit.Health estamos trabajando para mejorar aún más la tecnología de ALEGI, esforzándonos por crear herramientas aún mejores. Esto incluye, por ejemplo, mejorar la diferenciación entre tipos de lesiones de acné, o asegurar que la tecnología funciona correctamente en todos los fototipos de piel.
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