Introduction
L 'avenir de la mesure de l 'hidradénite suppurée est arrivé : le système révolutionnaire AIHS4 (Automatic, International Hidradenitis Suppurativa Severity Scoring System) de Legit.Health. Les chercheurs ont développé un outil qui traite les images des smartphones et les analyse automatiquement selon les mêmes critères que l 'IHS4.
Il est largement reconnu que des mesures de résultats objectives, fiables et précises sont essentielles à la pratique d 'une médecine fondée sur des données probantes. Dans le cas de l 'hidradénite suppurée, l 'IHS4 est l 'outil de mesure le plus moderne et le plus fiable. Son utilisation est largement recommandée dans les essais cliniques et la pratique quotidienne. C 'est pourquoi Legit.Health l 'a choisi comme base de sa nouvelle technologie révolutionnaire.
L 'AIHS4 a été mentionné dans des publications scientifiques récentes, comme l 'article suivant du Conseil national de la recherche de l 'Italie et des universités de Palerme et de Messine :
(...) pour remplacer l 'IHS4, chronophage et sujet à la variabilité, l 'AIHS4 est introduit, en utilisant un modèle DL, Legit.Health-IHS4net, pour la détection des lésions (...). Ces données soulignent l 'utilité de l 'IA dans la dermatologie fondée sur des données probantes. Cet outil peut renforcer les capacités des dermatologues dans leur pratique quotidienne et les essais cliniques.
Origines de l 'IHS4
Avant le développement de l 'IHS4, en 2017, d 'autres systèmes, comme la classification de Hurley ou le score de Sartorius modifié, étaient largement utilisés par les médecins. Bien que ces anciens systèmes manquent de granularité et de précision, l 'absence de méthode alternative les a généralisés dans la pratique clinique et les essais.
Néanmoins, elle [la classification de Hurley] est statique et n 'a pas été conçue comme un score dynamique permettant une évaluation précise de l 'étendue de l 'inflammation à chaque stade.
L 'IHS4 a été élaboré en tenant compte de ces questions, et le groupe d 'experts qui l 'a créé s 'est attaché à trouver un moyen plus objectif, précis et fiable de mesurer la gravité de l 'hidradénite suppurée.
La formule élaborée par le groupe d 'experts additionne les trois symptômes les plus courants de l 'hidradénite suppurée et les multiplie par un facteur correspondant au caractère symptomatique de la gravité de la maladie. Ainsi, le nombre de nodules est multiplié par 1, le nombre d 'abcès par 2 et le nombre de canaux de drainage (fistules/sinus) par 4.
La somme de ces éléments donne le score IHS4. Ce score est ensuite comparé à un petit tableau de référence qui attribue une signification interprétable à chaque tranche de score.
- Moins de 3 points : Légère
- Entre 3 et 10 points : Modérée
- Plus de 11 points : Grave
Adapté 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 tous, au nom du European Hidradenitis Suppurativa Foundation Investigator Group.
Limites de l 'IHS4 (papier-crayon)
Une classification précise de la gravité de la maladie repose sur l 'évaluation subjective de la manifestation clinique par un médecin, de sorte que l 'expérience du médecin joue un rôle important.
S 'il a contribué à résoudre les problèmes de ses prédécesseurs, l 'IHS4 présente les mêmes problèmes que de nombreux autres systèmes de notation : un degré élevé de subjectivité dû à la nature visuelle du test, et un processus jugé trop chronophage et fastidieux par de nombreux médecins.
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Dépassement des calculatrices numériques
Le cas de l 'IHS4 est très particulier. Contrairement à la plupart des systèmes de notation dermatologique pour d 'autres maladies, tels que PASI ou SCORAD, le développement relativement récent de cette méthode a permis à la communauté médicale de sauter une étape commune, mais dépassée, dans l 'avancement de ce domaine.
Cette étape, qui consiste à développer un calculateur informatique, tente de s 'attaquer à l 'un des principaux problèmes de tout système de notation : le temps nécessaire pour l 'appliquer correctement. Ils le font en automatisant les nombreux calculs que les médecins doivent habituellement effectuer.
Ce n 'est pas encore le cas pour le diagnostic de l 'hidradénite suppurée, car l 'IHS4 est un système de notation relativement récent, et il n 'y a pas eu assez de temps pour que l 'un de ces calculateurs voie le jour.
Néanmoins, avec AIHS4, nous sautons directement dans l 'avenir de la dermatologie en traitant à la fois les questions de temps et d 'objectivité de la méthode traditionnelle.
Comment savoir si un système de notation est bon ?
Lorsqu'il s'agit d'évaluations dermatologiques, l'efficacité d'un système de notation est primordiale. Mais qu'est-ce qui fait exactement qu'un système de notation est fiable et utile ? Par consensus scientifique, plusieurs facteurs clés qui contribuent à la robustesse de ces systèmes ont été identifiés. Approfondissons ces éléments fondamentaux :
- Facilité d'utilisation : ce facteur détermine si le système peut être appliqué sans effort, compte tenu des contraintes de temps et de ressources financières. Un système convivial est crucial pour une adoption généralisée dans les milieux cliniques.
- Sensibilité au changement : un système de notation efficace doit être capable de détecter des changements cliniquement significatifs au fil du temps. Cette sensibilité garantit que toute amélioration ou détérioration de l'état d'un patient est saisi avec précision.
- Fiabilité inter-observateurs : vérifie la cohérence entre les résultats obtenus par différents observateurs utilisant le système de notation. Une grande fiabilité inter-observateurs signifie que différents cliniciens arriveront à des conclusions similaires, ce qui renforce la crédibilité du système.
- Variabilité intra-observateur : vérifie la cohérence des résultats, lorsque le même observateur utilise le système de notation plusieurs fois. Une faible variabilité intra-observateur indique que le système fournit des résultats stables au fil des évaluations répétées par le même clinicien.
- Interprétabilité : un système de notation pratique doit fournir des interprétations qualitatives significatives de ses évaluations, par exemple, la catégorisation de la gravité d'une affection comme légère, modérée ou grave.
Ces critères garantissent non seulement l'efficacité du système de notation, mais aussi son applicabilité et sa fiabilité dans divers scénarios cliniques.
Adapté de "Methods and definitions to rate the quality of outcome measures". Schmitt, J., Langan, S., Deckert, S., Svensson, A., von Kobyletzki, L., Thomas, K., et 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.
Supériorité de l 'AIHS4 en 7 points
L 'outil révolutionnaire développé par Legit.Health permet aux dermatologues de la nouvelle génération de pratiquer une médecine fondée sur les données probantes, tout en accélérant le processus de signalement de la pathologie et en renforçant l 'autonomie et le contrôle du patient.
Publication de la version automatique de l 'IHS4 dans la revue Skin Research and Technology.
Cette application utilise des algorithmes d 'apprentissage profond pour épargner aux médecins le calcul manuel fastidieux des systèmes de notation, en classant automatiquement les lésions par l 'analyse de photographies prises à l 'aide d 'un smartphone et de petites mesures de résultats rapportés par les patients (PROM). En d 'autres termes, l 'outil renseigne automatiquement la plupart des systèmes de notation dermatologiques, tels que PASI, SCORAD, UAS, GAGS, et, bien sûr, IHS4.
Cela signifie que la nouvelle version de ce système de notation extrait des données de manière précise et cohérente, aussi bien lors des évaluations de routine que dans la recherche clinique. L 'amélioration est visible dans le tableau suivant, qui compare les indicateurs de performance de la façon la plus courante d 'utiliser les systèmes de notation :
Papier-crayon | Numérique | Automatique (IA) | |
---|---|---|---|
Auto-supervision | - | - | Établissement diagnostic |
Facilité d 'utilisation | ≈ 600 secondes | ≈ 420 secondes | ≈ 23 secondes |
Sensibilité au changement | 0 à 4 | 0 à 4 | 0 à 100 |
Variabilité inter-observateurs | Moyenne (20 %) | Moyenne (20 %) | Plus faible (8 %) |
Variabilité intra-observateur | Élevée | Élevée | Zéro |
Tableau 1 : comparaison entre les différentes méthodes de notation de la gravité d 'une maladie. La méthode automatique fondée sur l 'intelligence artificielle obtient de meilleurs résultats pour la plupart des indicateurs de performance.
Grâce aux algorithmes d 'apprentissage profond, Legit.Health libère les médecins du fastidieux calcul manuel des systèmes de notation et permet la pratique d 'une dermatologie fondée sur les preuves plus objective. De plus, en utilisant des algorithmes pour mesurer la sécheresse, la lichénification, l 'érythème, le suintement, l 'œdème et bien d 'autres signes, l 'outil peut calculer les signes visuels de manière plus fiable et plus cohérente.
1. L 'AIHS4 améliore le taux de diagnostic correct
L 'algorithme créé par Legit.Health ne se limite pas à mesurer la gravité de la pathologie, à l 'image d 'IHS4. Il a également été entraîné à l 'aide des données fournies par les meilleurs dermatologues pour faire la distinction entre des centaines d 'affections, y compris la plupart des maladies produisant des abcès.
Ce suivi télématique a permis d 'éviter des absences scolaires chez les patients pédiatriques, des arrêts maladie chez les adultes, et de suivre des patients en quarantaine à cause de la COVID-19, ou atteints de maladies qui rendent les déplacements difficiles. Tant les patients que leurs dermatologues se sont montrés très satisfaits par l 'utilisation de l 'application, et 100 % des patients souhaitent continuer de l 'utiliser.
Ainsi, AIHS4 aidera les médecins dans le processus d 'évaluation de la maladie, en l 'accélérant grâce à des informations pertinentes, mais aussi en améliorant de 23 % le taux d 'exactitude du diagnostic dans le cas des médecins généralistes.
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2. Il est plus facile à utiliser et plus rapide que son homologue analogique
L 'un des principaux avantages de l 'AIHS4 par rapport aux méthodes traditionnelles, c 'est sa rapidité. Alors qu 'un médecin expérimenté peut avoir besoin de six ou sept minutes pour renseigner et calculer l 'IHS4, l 'algorithme de Legit.Health n 'a besoin que de 23 secondes pour obtenir le score final.
L 'évaluation de la gravité de la maladie prête souvent à confusion, en particulier pour les jeunes dermatologues inexpérimentés.
Ses utilisateurs bénéficient donc d 'un avantage considérable, tant du point de vue clinique que de la gestion du temps. La dure réalité, c 'est que de nombreux médecins ne prendront pas du tout le temps de bien renseigner un système de notation, et se fieront à leur intuition pour déterminer la gravité de la pathologie. En effet, les systèmes de notation traditionnels sont généralement considérés comme trop fastidieux et chronophages pour une application pratique quotidienne.
Grâce à l 'AIHS4, ce problème devrait disparaître. Dans sa conception, cet outil rapide et facile à utiliser met au premier plan la convivialité et s 'efforce de faciliter la pratique de la médecine fondée sur des données probantes.
3. L 'AIHS4 peut détecter de petits changements dans l 'évolution de la pathologie
L 'outil de Legit.Health analyse les pathologies à l 'aide d 'un système de notation validé qui présente la DMI (différence minimale importante) la plus basse, et qui est sensible au CMD (changement minimal détectable) le plus faible. Ainsi, l 'algorithme analyse chaque image avec plus de précision et d 'attention aux détails qu 'aucun observateur humain.
En outre, grâce au fonctionnement intrinsèque des algorithmes de vision par ordinateur, il présente une validité et une fiabilité accrues, tout en conservant des propriétés clinimétriques comparables.
Compte tenu de la complexité de la détermination de la gravité d 'une maladie telle que l 'hidradénite suppurée, l 'AIHS4 offre le type de granularité et de précision nécessaire, afin de fournir au médecin toutes les informations requises pour établir un bon diagnostic.
4. Il permet de réduire la variabilité inter-observateurs
Les résultats des expériences montrent que l 'AIHS4 est nettement plus performant que les méthodes de référence en matière de variabilité inter-observateurs, puisque l 'algorithme atteint un pourcentage d 'erreur absolu moyen de seulement 8 %, bien inférieur aux 20 % habituellement observés dans l 'application classique de l 'IHS4.
Estimer, c 'est deviner ; compter, c 'est mesurer.
En outre, la fiabilité de cette méthode ne fera qu 'augmenter avec le temps et l 'évolution de la technologie, ce qui permettra à l 'évaluation automatique de la gravité à l 'aide d 'algorithmes d 'être encore plus précise à l 'avenir.
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5. L 'AIHS4 rend la variabilité intra-observateur nulle
Grâce à sa nature algorithmique, l 'AIHS4 élimine complètement la variabilité intra-observateur, car le réseau neuronal est parfaitement stable dans ses paramètres. Autrement dit, l 'application se souvient parfaitement de chaque image et de chaque diagnostic sur lesquels elle s 'est entraînée, ses résultats sont donc totalement fiables dans le temps.
Legit.Health permet au médecin de ne pas se fier à sa mémoire lorsqu 'il évalue la gravité de la pathologie. Se concentrer sur l 'analyse des données objectives stockées dans l 'application réduit considérablement le risque de souvenirs erronés. L 'application offre donc un moyen plus objectif et plus précis de suivre l 'évolution de la maladie.
Cette objectivité est particulièrement importante dans les essais cliniques, où la réduction de ce type de variabilité est essentielle pour recueillir les données précises requises dans ce type d 'étude.
6. Les données sont plus accessibles et plus faciles à lire
L 'interface de Legit.Health permet d 'accéder de façon lisible à toutes les informations pertinentes concernant le patient.
Toutes les données dérivées de l 'AIHS4 figurent clairement à l 'écran et montrent la gravité de la pathologie et les différents facteurs pris en compte par l 'algorithme lors de l 'analyse de l 'image et de ses ponctuations.
Les traces écrites qui se perdent facilement appartiennent désormais au passé ! Toutes les informations sur le patient, les résultats des tests et les photographies sont enregistrés dans une base de données numérique constamment sauvegardée.
IHS4 automatique pour l 'hidradénite suppurée avec Legit.Health
7. Un moyen simple de suivre l 'évolution d 'un traitement
L 'hidradénite suppurée étant une maladie chronique, le suivi post-diagnostic est crucial pour le bon déroulement du traitement.
Legit.Health améliore les canaux de communication entre le médecin et le patient, et confère à ce dernier un rôle plus actif dans son traitement. Pour ce faire, l 'application propose à l 'utilisateur un moyen simple et fiable d 'envoyer des données précises au médecin.
En outre, l 'application affiche les données dans un graphique facile à lire, qui montre l 'évolution de la pathologie. Ainsi, rien de plus simple que de répondre à la question autrefois compliquée, «Est-ce que je vais mieux, docteur ?»
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Renforcer la médecine fondée sur des données probantes
Dans la pratique de la médecine fondée sur des données probantes, des mesures de résultats objectives, fiables et précises sont cruciales. Traditionnellement, l 'évaluation de la gravité de l 'hidradénite suppurée (HS) est subjective et repose uniquement sur le jugement clinique. L 'AIHS4 développé par Legit.Health introduit toutefois un changement profond en fournissant une approche automatisée et normalisée de l 'évaluation de la gravité de cette pathologie.
En utilisant les mêmes critères que l 'IHS4, largement reconnu et hautement recommandé pour les essais cliniques, Legit.Health s 'assure que les praticiens ont accès à un outil de mesure moderne et fiable. Cette avancée permet aux professionnels de santé de prendre des décisions éclairées, de suivre avec précision l 'évolution de la maladie et d 'évaluer l 'efficacité du traitement avec davantage de confiance.
Mise en œuvre de soins fondés sur la valeur
Les soins fondés sur la valeur visent à optimiser les résultats pour les patients, tout en maximisant la valeur des ressources de soins de santé. En proposant un système automatisé d 'évaluation de la gravité de l 'HS, Legit.Health soutient la mise en œuvre de soins fondés sur la valeur dans la gestion de cette maladie. Voici comment :
- Normalisation et cohérence : l 'AIHS4 garantit une évaluation normalisée et cohérente dans les différents établissements de soins. En éliminant la variabilité subjective, les praticiens peuvent définir un langage unifié pour la gravité de l 'HS, ce qui permet une communication efficace et améliore la planification du traitement.
- Efficacité et gain de temps : l 'analyse automatisée des photographies prises à l 'aide d 'un smartphone réduit considérablement le temps et les efforts nécessaires à l 'évaluation de la gravité de l 'HS. Ce processus rationalisé permet aux praticiens de se concentrer sur des interventions opportunes, d 'améliorer les soins aux patients et d 'optimiser l 'allocation des ressources.
- Amélioration des soins centrés sur le patient : en fournissant des scores précis et objectifs de gravité de l 'HS, l 'AIHS4 de Legit.Health contribue à axer les soins sur le patient. Une documentation claire de la progression de la maladie aide les cliniciens à impliquer les patients dans une prise de décision partagée, à adapter les protocoles de traitement et à fixer des objectifs réalistes, pour obtenir une augmentation de la satisfaction des patients et de meilleurs résultats.
- Données du monde réel et recherche : l 'outil AIHS4 génère une multitude de données normalisées qui peuvent être utilisées pour la recherche et les études cliniques. Ce référentiel de données permet de mieux comprendre l 'HS, d 'identifier de nouvelles approches thérapeutiques et d 'évaluer les interventions, ce qui favorise l 'amélioration continue et l 'innovation dans la gestion de l 'HS.
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L 'Automatic International Hidradenitis Suppurativa Severity Scoring System (AIHS4) de Legit.Health représente une avancée majeure dans le domaine de l 'HS. En exploitant la puissance de l 'IA et en respectant les critères établis de l 'IHS4, cette technologie innovante fournit aux praticiens une méthode fiable, efficace et objective pour évaluer la gravité de l 'HS. La mise en œuvre de l 'AIHS4 renforce non seulement la médecine fondée sur des données probantes, mais permet également la mise en place de soins fondés sur la valeur, au bénéfice des prestataires de soins et des patients touchés par l 'HS. Grâce à la contribution pionnière de Legit.Health, l 'avenir des soins de santé est plus prometteur que jamais.
En conclusion
Nous ne pouvons pas améliorer ce que nous ne pouvons pas mesurer ; grâce à AIHS4 et à Legit.Health, l 'avenir de l 'étude et du traitement de l 'hidradénite suppurée est plus prometteur que jamais.
Il n 'est pas difficile de comprendre qu 'une technologie qui aide les médecins à mieux gérer leur temps et à collecter des données d 'une manière plus fiable et plus cohérente constitue l 'avenir du domaine médical.
Grâce à Legit.Health, les médecins du monde entier peuvent améliorer de 23 % leur taux d 'exactitude du diagnostic et rendre le traitement plus facile à suivre pour le patient, qui participe activement à son propre rétablissement, tout en permettant au médecin de pratiquer une médecine fondée sur des données probantes.
Collaborons !
Chez Legit.Health, nous travaillons à l 'amélioration de la technologie d 'AIHS4, en nous efforçant de créer des outils encore plus performants. Il s 'agit, par exemple, d 'améliorer la différenciation entre les types de lésions d 'HS, ou de veiller au bon fonctionnement de la technologie pour tous les phototypes de peau.
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