5 publicaciones etiquetados con "Ensayos Clínicos"

Introducción​

El futuro de la medición de la hidradenitis supurativa está aquí gracias al revolucionario AIHS4 (Sistema Automático de Puntuación de la Gravedad de la Hidradenitis Supurativa Internacional) de Legit.Health. Los investigadores han desarrollado una herramienta que procesa imágenes tomadas con cualquier camara y las analiza automáticamente usando los mismos criterios que el IHS4.

Nadie duda que las medidas de resultados objetivas, fiables y precisas son clave para la práctica de la medicina basada en la evidencia. En el caso de la hidradenitis supurativa, el IHS4 es la herramienta de medición más moderna y fiable, ampliamente recomendada para su uso en ensayos clínicos y práctica diaria. Por eso Legit.Health lo ha elegido como base para su nueva y revolucionaria tecnología.

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.

Introducción​

Los ensayos clínicos son el motor que impulsa la ciencia médica hacia adelante. Por eso, resulta intuitivo que las herramientas a disposición de quienes están a la vanguardia del progreso deben ser tan avanzadas y de última generación como la investigación en la que se trabaja.

La investigación que nos impulsará hacia el futuro no debería llevarse a cabo con herramientas del pasado, especialmente si aumentan la fiabilidad de los reported outcomes.

Legit.Health acepta el desafío de proporcionar a los investigadores una herramienta de inteligencia artificial útil y fiable para sus ensayos clínicos, mediante la incorporación de algoritmos de aprendizaje profundo y tecnología de análisis de imágenes en una interfaz fácil de usar y bien diseñada.

¿Cómo mejora Legit.Health los ensayos clínicos?​

Una buena manera de entender cómo se puede implementar la tecnología de Legit.Health en la investigación clínica para el desarrollo de medicamentos es escuchando la explicación de Diego Herrera. Diego es el Director de Datos Clínicos e Innovación Digital en Almirall.

Legit.Health ha sido validado clínicamente en diversos entornos sanitarios por especialistas líderes en sus campos. Nuestra tecnología ha demostrado su eficacia en la mejora del diagnóstico y el seguimiento, con estudios específicos centrados en ciertas patologías para evaluar la sensibilidad y la precisión.

Varios de estos estudios han sido publicados en revistas prestigiosas de dermatología, mientras que otros se encuentran en distintas etapas de publicación. Además, también proporcionamos evidencia clínica durante el proceso de certificación como dispositivo médico, algunas de las cuales no se han hecho públicas.

Introducción​

Legit.Health presenta con orgullo un avance significativo en las evaluaciones dermatológicas: el sistema ASCORAD (Puntuación Automática de la Dermatitis Atópica SCOR). Esta herramienta innovadora aprovecha algoritmos avanzados de visión por computadora para analizar imágenes capturadas por smartphones y alinearlas automáticamente con el sistema de puntuación SCORAD.

El ASCORAD ha sido mencionado en publicaciones científicas recientes, como el siguiente artículo del Consejo Nacional de Investigaciones de Italia, y las Universidades de Palermo y Mesina:

(...) es muy prometedor el intento de llegar a una definición automática de la gravedad de la DA utilizando CNNs (...) para lograr una precisión de puntuación de eritema, papulación, excoriación y liquenificación comparable a la de los dermatólogos (...). Los avances aplicativos computacionales en esta dirección han llevado al diseño más reciente del SCOR Automático de la Dermatitis Atópica (ASCORAD).

De hecho, las herramientas de medición objetivas, fiables y precisas son fundamentales para la atención sanitaria basada en evidencias. La integración de ASCORAD en la suite de herramientas de Legit.Health representa un cambio de paradigma en cómo se evalúa y maneja la dermatitis atópica. Al automatizar el proceso SCORAD, ASCORAD no solo mejora la precisión y la fiabilidad de las evaluaciones, sino que también simplifica el flujo de trabajo para los profesionales de la salud, estableciendo un nuevo estándar para el cuidado dermatológico.