AIHS4, un avance revolucionario en la puntuación de gravedad de la hidradenitis supurativa
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.
El AIHS4 ha sido mencionado en publicaciones científicas recientes, como el siguiente artículo del Consejo Nacional de Investigaciones de Italia y las Universidades de Palermo y Messina:
(...) para superar el IHS4, que requiere mucho tiempo y está sujeto a variabilidad, se introduce el AIHS4, utilizando un modelo aprendizaje profundo, Legit.Health-IHS4net, para la detección de lesiones (...). Esta evidencia resalta la utilidad de la IA en la dermatología basada en evidencia, ofreciendo una herramienta para empoderar a los dermatólogos en la práctica diaria y en ensayos clínicos.
Los orígenes del IHS4
Antes del desarrollo del IHS4, en 2017, otros sistemas como la escala de Hurley o la puntuación modificada de Sartorius eran ampliamente utilizados por los médicos en el manejo de la HS. Aunque estos sistemas anteriores carecían de granularidad y precisión, la ausencia de un método alternativo hizo que fueran utilizados tanto en la práctica clínica como en los ensayos de fármacos.
Sin embargo, [la clasificación de Hurley] es estática y no fue diseñada como una puntuación dinámica para una evaluación precisa de la extensión de la inflamación en cada etapa.
El IHS4 se desarrolló teniendo en cuenta estos problemas, y el panel de expertos que lo elaboró se centró en alcanzar una forma más objetiva, precisa y fiable de medir la gravedad de la hidradenitis supurativa.
La fórmula desarrollada por el panel de expertos añadió los tres síntomas más comunes de la hidradenitis supurativa y los multiplicó por un factor relevante para cuán indicativos eran de la gravedad de la enfermedad. De esta manera, el número de nódulos se multiplica por 1, el número de abscesos por 2, y el número de túneles drenantes (fístulas/sinus) por 4.
La combinación de estos factores da lugar a la puntuación IHS4. Dicha puntuación se compara luego con una pequeña tabla de referencia que asigna un significado interpretable a cada intervalo de puntuaciones.
- Menos de 3 puntos: Leve
- Entre 2 y 10 puntos: Moderado
- Más de 11 puntos: Severo
Adaptado de "Development and validation of the International Hidradenitis Suppurativa Severity Score System (IHS4), a novel dynamic scoring system to assess HS severity". C.C. Zouboulis, T. Tzellos, A. Kyrgidis et all, on behalf of the European Hidradenitis Suppurativa Foundation Investigator Group.
Limitaciones del IHS4 en papel y lápiz
Una clasificación precisa de la gravedad de la enfermedad se basa en la evaluación subjetiva de la manifestación clínica por parte de un médico, por lo que la experiencia del médico juega un papel significativo.
A pesar de sus contribuciones para resolver los problemas de sus predecesores, el IHS4 presenta los mismos problemas que muchos otros sistemas de puntuación: un alto grado de subjetividad derivado de la naturaleza visual de la prueba y un proceso que muchos médicos informan como demasiado lento y tedioso.
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Más allá de las calculadoras digitales
El caso del IHS4 es muy especial. A diferencia de la mayoría de los sistemas de puntuación dermatológica para otras enfermedades, como PASI o SCORAD, el desarrollo relativamente nuevo de este método ha permitido a la comunidad médica omitir un paso común pero anticuado en el avance del estado del arte para este campo.
Este paso, que consiste en desarrollar una calculadora informática, intenta abordar uno de los principales problemas con cualquier sistema de puntuación: el tiempo necesario para aplicarlo correctamente. Lo hacen convirtiendo los muchos cálculos que los médicos suelen necesitar hacer en un proceso automático.
Esto aún no ha ocurrido en el diagnóstico de la hidradenitis supurativa, ya que el IHS4 es un sistema de puntuación relativamente joven y no ha habido suficiente tiempo para que emerja una de estas calculadoras.
En lugar de eso, con AIHS4, estamos saltando directamente al futuro de la dermatología abordando tanto los problemas de tiempo como de objetividad dentro del método tradicional.
¿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.
7 maneras en que el AIHS4 es mejor
La herramienta revolucionaria desarrollada por Legit.Health permite a los dermatólogos practicar medicina basada en la evidencia mientras acelera el proceso de reporte de la patología y aumenta la autonomía y el control del paciente.
Publicación de la versión automática del IHS4 en la revista Skin Research and Technology.
Esta aplicación utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para liberar a los médicos del tedioso cálculo manual de sistemas de puntuación, al clasificar automáticamente las lesiones analizando imágenes y PROMs. En otras palabras: la herramienta rellena automáticamente la mayoría de los sistemas de puntuación dermatológicos, tales como PASI, SCORAD, UAS, GAGS, y por supuesto, IHS4.
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. AIHS4 mejora la tasa de diagnóstico correcto
El algoritmo creado por Legit.Health no solo se limita a medir la gravedad de la afección como lo hace el IHS4, sino que también ha sido entrenado utilizando la entrada de los mejores dermatólogos para poder distinguir entre cientos de enfermedades, incluyendo la mayoría de las enfermedades que producen abscesos.
Este seguimiento telemático evitó ausencias escolares en pacientes pediátricos, ausencias laborales en adultos, y permitió el seguimiento de pacientes en cuarentena debido a COVID-19 o con enfermedades que dificultan el viaje. Tanto los pacientes como sus dermatólogos mostraron un alto grado de satisfacción con el uso de la aplicación, con el 100% de los pacientes interesados en continuar utilizando la herramienta.
Así, AIHS4 asiste al médico en el proceso de evaluación de la enfermedad, no solo haciéndolo más rápido proporcionando información relevante, sino mejorando la tasa de diagnósticos correctos en un 23% en el caso de los médicos de primaria.
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2. Más fácil de usar y más rápido que su contraparte analógica
Una de las principales ventajas del AIHS4 sobre los métodos tradicionales es su velocidad. Donde un médico experimentado podría necesitar seis o siete minutos para completar y calcular el IHS4, el algoritmo de Legit.Health solo necesita 23 segundos para obtener la puntuación final.
La evaluación de la gravedad de la enfermedad a menudo es confusa, especialmente para los dermatólogos jóvenes e inexpertos.
Esto supone una ventaja increíble para sus usuarios, tanto desde una perspectiva de gestión del tiempo como clínica. La cruda realidad es que muchos médicos no se toman el tiempo para rellenar correctamente ningún sistema de puntuación, y confian en una estimación intuitiva para determinar la gravedad de la afección. Esto ocurre porque los sistemas de puntuación tradicionales son demasiado tediosos y lentos para una aplicación práctica en el día a día.
Gracias al AIHS4 eso ya no debería ser una preocupación. Esta herramienta rápida y fácil de usar pone la usabilidad en el centro de su diseño y se esfuerza por facilitar la práctica de la medicina basada en la evidencia.
3. AIHS4 puede detectar pequeños cambios en la evolución de la patología
La herramienta de Legit.Health analiza las patologías usando un sistema de puntuación validado que tiene tanto el MID más bajo (Diferencia Importante Mínima) como la sensibilidad al LDC más baja (Cambio Detectable Más Bajo), lo que significa que el algoritmo analiza cada imagen con más precisión y atención al detalle que cualquier observador humano.
Además, tiene una mayor validez y fiabilidad mientras mantiene propiedades clinimétricas comparables, gracias al funcionamiento intrínseco de los algoritmos de visión por computadora.
Dada la complejidad de determinar la gravedad de una enfermedad como la hidradenitis supurativa, el AIHS4 proporciona el tipo de granularidad y precisión necesarias para proporcionar al médico toda la información necesaria para un diagnóstico exitoso.
4. Proporciona una reducción en la variabilidad interobservador
Los resultados experimentales muestran que el AIHS4 supera significativamente los métodos de referencia cuando se trata de variabilidad interobservador, ya que el algoritmo logra un porcentaje absoluto medio de error de solo el 8%, mucho menor que el 20% habitual que se observa en la aplicación clásica del IHS4.
Estimar es adivinar, contar es medir
Además, la fiabilidad de este método solo aumentará a medida que pase el tiempo y la tecnología mejore, haciendo posible que la evaluación automática de la gravedad usando algoritmos sea aún más precisa en el futuro.
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5. AIHS4 reduce la variabilidad intraobservador a cero
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.
Legit.Health permite al médico no depender de su memoria al evaluar la gravedad de la afección y centrarse en el análisis de los datos objetivos almacenados en la aplicación reduce considerablemente el riesgo de recordar mal, proporcionando una forma más objetiva, precisa y precisa de rastrear el desarrollo de la enfermedad.
Esto se vuelve especialmente importante en ensayos clínicos, donde reducir este tipo de variabilidad es clave para recopilar los datos precisos requeridos en este tipo de estudio.
6. Los datos son más accesibles y fáciles de leer
La interfaz de Legit.Health proporciona acceso a toda la información relevante sobre el paciente de manera fácil de leer.
Cada dato derivado del AIHS4 se muestra claramente en la pantalla, mostrando la gravedad de la afección y los diferentes factores considerados por el algoritmo al analizar la imagen y sus puntuaciones.
Por otro lado, los rastros de papel fáciles de perder son cosa del pasado, especialmente cuando puedes tener toda la información del paciente, resultados de pruebas y fotos en una base de datos digital que se respalda constantemente.
IHS4 automático y para Hidradenitis Supurativa con Legit.Health
7. Una forma fácil de seguir el progreso de un tratamiento
Dado que la hidradenitis supurativa es una enfermedad crónica, el seguimiento post-diagnóstico es crucial para el buen desarrollo del tratamiento.
Legit.Health mejora la comunicación entre médico y paciente, permitiendo a los segundos convertirse en una parte más activa de su tratamiento. La aplicación logra esto al proporcionar al usuario una forma fácil y fiable 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, haciendo que responder a la pregunta usualmente difícil "¿Me estoy mejorando, Doctor?" sea pan comido.
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Potenciando la Medicina Basada en la Evidencia
En la práctica de la medicina basada en la evidencia, las medidas de resultado objetivas, fiables y precisas son cruciales. Tradicionalmente, la evaluación de la gravedad de HS ha sido subjetiva, basándose únicamente en el juicio clínico. Sin embargo, el AIHS4 desarrollado por Legit.Health introduce un cambio transformador al proporcionar un enfoque automatizado y estandarizado para la puntuación de gravedad de HS.
Al utilizar los mismos criterios que el IHS4, que es muy considerado y recomendado para su uso en ensayos clínicos, Legit.Health asegura que los profesionales tengan acceso a una herramienta de medición moderna y fiable. Este avance empodera a los profesionales de la salud para tomar decisiones informadas, seguir la progresión de la enfermedad con precisión y evaluar la eficacia del tratamiento con mayor confianza.
Implementación del Value-Based Healthcare
La atención médica basada en valor tiene como objetivo optimizar los resultados de los pacientes mientras maximiza el valor de los recursos sanitarios. Al ofrecer un sistema automatizado de puntuación de gravedad de HS, Legit.Health apoya la implementación de la Value-Based Healthcare en el manejo de HS, a través de las siguientes características:
- Estandarización y consistencia: El AIHS4 asegura una evaluación estandarizada y consistente en diversos entornos de atención médica. Al eliminar la variabilidad subjetiva, los profesionales pueden establecer un lenguaje unificado para la gravedad de HS, facilitando una comunicación efectiva y mejorando la planificación del tratamiento.
- Eficiencia y ahorro de tiempo: El análisis automatizado de imágenes de teléfonos inteligentes reduce significativamente el tiempo y esfuerzo requeridos para la evaluación de la gravedad de HS. Este proceso optimizado permite a los profesionales concentrarse en proporcionar intervenciones oportunas, mejorar la atención al paciente y optimizar la asignación de recursos.
- Atención centrada en el paciente: Al proporcionar puntuaciones de gravedad de HS precisas y objetivas, el AIHS4 de Legit.Health contribuye a la atención centrada en el paciente. La documentación clara de la progresión de la enfermedad ayuda a los clínicos a involucrar a los pacientes en la toma de decisiones compartida, personalizar planes de tratamiento y establecer objetivos realistas, mejorando en última instancia la satisfacción y los resultados del paciente.
- Datos del mundo real e investigación: La herramienta AIHS4 genera una gran cantidad de datos estandarizados que pueden utilizarse para investigaciones y estudios clínicos. Este repositorio de datos permite una mayor comprensión de HS, la identificación de nuevos enfoques de tratamiento y la evaluación de intervenciones, fomentando la mejora continua y la innovación en la gestión de HS.
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El Sistema Automático de Puntuación de la Gravedad de la Hidradenitis Supurativa Internacional (AIHS4) de Legit.Health representa un gran avance en el campo de HS. Al aprovechar el poder de la IA y adherirse a los criterios establecidos del IHS4, esta tecnología innovadora proporciona a los profesionales una metodología fiable, eficiente y objetiva para evaluar la gravedad de HS. La implementación del AIHS4 no solo potencia la medicina basada en la evidencia sino que también permite la implementación de la atención médica basada en valor, beneficiando tanto a los proveedores de salud como a los pacientes de HS. Con la contribución pionera de Legit.Health, el futuro del cuidado de HS luce más prometedor que nunca.
En conclusión
No podemos mejorar lo que no podemos medir, y gracias al AIHS4 y Legit.Health el futuro del estudio y tratamiento de la hidradenitis supurativa es más prometedor que nunca.
No es difícil ver cómo una tecnología que ayuda a los médicos a gestionar mejor su tiempo y a recopilar datos de manera más fiable y consistente forma parte del futuro del campo dermatológico.
Gracias a Legit.Health, los médicos de todo el mundo pueden mejorar su tasa de diagnósticos correctos en un 23% y hacer que el tratamiento sea más fácil de seguir para el paciente al convertirlos en participantes activos en su propia recuperación mientras permiten al médico practicar medicina basada en la evidencia.
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En Legit.Health estamos trabajando para mejorar aún más la tecnología de AIHS4, esforzándonos por crear herramientas aún mejores. Esto incluye, por ejemplo, mejorar la diferenciación entre tipos de lesiones de HS, o asegurar que la tecnología funciona correctamente en todos los fototipos de piel.
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