Introduction
La dermatologie a fait un pas de géant avec l 'arrivée d 'ALEGI (Acne LEsion Grading Index), indice de notation des lésions acnéiques innovant de Legit.Health. D 'éminents chercheurs spécialisés dans l 'apprentissage profond et les réseaux neuronaux ont collaboré avec des dermatologues de renom pour créer cet outil algorithmique avancé, conçu pour venir en aide à la nouvelle génération de professionnels de santé. Cette solution innovante intègre une technologie de pointe et des connaissances médicales spécialisées pour proposer une plateforme robuste de diagnostic dermatologique et de planification des traitements.
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 'acné, il est particulièrement difficile et fastidieux d 'appliquer les systèmes de notation les plus courants, car ils obligent le médecin à compter manuellement les lésions.
C 'est pourquoi Legit.Health a développé cet outil qui compte le nombre et la densité des lésions acnéiques. Ainsi, mesurer la gravité de l 'acné se fait en quelques secondes.
La capture d 'écran suivante de l 'outil Legit.Health montre une utilisation réelle du système de notation pour l 'acné. Il s 'utilise sur les téléphones portables comme sur les ordinateurs de bureau.
L 'approche limitée des systèmes traditionnels de notation de l 'acné
Depuis que DM. Pillsbury et son équipe ont mis au point le premier système d 'évaluation de l 'acné, en 1956, nombre de tentatives ont été effectuées pour trouver un système d 'évaluation facile à utiliser, fiable et précis pour cette maladie. Il existe aujourd 'hui plus de 30 méthodes, qui ont toutes en commun l 'un des deux problèmes sous-jacents.
D 'une part, certaines méthodes, telles que GAGS, se concentrent sur l 'identification des lésions. Ces systèmes de notation tentent d 'atteindre un haut degré de précision en sacrifiant la rapidité et la commodité pour le médecin. En fin de compte, les médecins ont tendance à considérer que ces méthodes sont trop fastidieuses et chronophages.
L 'une des méthodes couramment utilisées est le comptage des lésions ; elle est chronophage, mais peut-être plus précise.
D 'autre part, d 'autres méthodes, comme l 'IGA, visent un système de notation plus facile à utiliser dans la pratique quotidienne. Malheureusement, elles parviennent à ce résultat en sacrifiant la précision et la fiabilité, ce qui rend leur utilisation impropre aux essais cliniques.
L 'évaluation visuelle directe et la photographie au flash ordinaire représentent une évaluation clinique normale. Les deux méthodes sont toutefois compromises par la subjectivité de l 'observateur.
Pourtant, nous sommes tous d 'accord pour dire qu 'il est essentiel de disposer d 'un outil acceptable et facile à utiliser pour l 'évaluation de l 'acné, à la fois dans la pratique clinique quotidienne et dans les études cliniques.
ALEGI : le meilleur des deux mondes
Au XXIᵉ siècle, il est décourageant que les dermatologues doivent encore choisir entre rapidité et précision. Tout choix implique des limites, le but de la technologie devrait être de nous en libérer. C 'est là qu 'intervient ALEGI.
L 'algorithme révolutionnaire d 'apprentissage profond développé par Legit.Health fait passer l 'approche de comptage des lésions des méthodes traditionnelles à un autre niveau, en le rendant plus objectif, précis et fiable, mais aussi considérablement plus rapide. La nouvelle génération de dermatologues dispose enfin d 'un outil qui lui permet de pratiquer une médecine fond ée sur les données probantes.
Grâce à des algorithmes de vision par ordinateur, ALEGI peut compter avec précision le nombre de lésions présentes sur une photographie prise à l 'aide d 'un smartphone. En outre, il prend en compte la densité des lésions dans le calcul de la gravité et traduit le tout en une mesure de résultat facilement interprétable et validée par des experts en la matière.
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Les composantes d 'un tout nouveau système de notation
Lors de l 'élaboration d 'un système de notation, il est essentiel de garder à l 'esprit certains principes de conception, afin de s 'assurer que ce système est adapté à l 'usage auquel il est destiné. Après tout, un outil n 'est bon que dans la mesure où il est utile pour accomplir la tâche pour laquelle il a été conçu.
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.
Lorsque l 'équipe d 'experts de Legit.Health a mis au point le révolutionnaire ALEGI, elle a pris en compte les nombreux critères nécessaires pour qu 'un système de notation puisse fournir des mesures de résultats de haute qualité.
Les 7 qualités les plus remarquables d 'ALEGI
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.
Cette application de données cliniques et de communication utilise des algorithmes d 'apprentissage profond pour soulager les médecins du calcul manuel fastidieux des systèmes de notation, en notant automatiquement les lésions grâce à l 'analyse de photographies prises à l 'aide d 'un smartphone et à 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 pour les maladies les plus courantes, telles que le psoriasis, la dermatite atopique, l 'hidradénite suppurée, et, bien sûr, l 'acné.
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. Plus rapide que toutes les méthodes existantes
La plupart des méthodes traditionnelles de comptage des lésions nécessitent plusieurs minutes pour un médecin expérimenté. En outre, il s 'agit d 'un processus fastidieux que la plupart des médecins tentent d 'éviter, préférant estimer grossièrement, en quelques secondes, la gravité de la maladie.
ALEGI renverse complètement ce paradigme en automatisant le processus de comptage des lésions. En moins de 23 secondes, un médecin peut prendre une photographie de la zone affectée, la traiter à l 'aide de l 'algorithme et obtenir une mesure de la gravité exempte de la subjectivité inhérente à tout jugement clinique.
L 'outil a été développé par Legit.Health dans le but de mettre fin à ce type de pratique, profondément incompatible avec la médecine fondée sur les données probantes, et d 'aider les médecins à utiliser des données réelles pour prendre des décisions thérapeutiques.
2. Facile à utiliser
L 'un des principaux problèmes auxquels sont confrontés les systèmes de santé dans le monde, c 'est le goulot d 'étranglement créé par l 'absence d 'un outil fiable permettant aux médecins généralistes de déterminer si un patient doit être orienté vers un spécialiste.
Cela est dû, entre autres, à la difficulté de mesurer la gravité de l 'acné. Cela complique la prescription du traitement et limite la possibilité d 'en suivre et d 'en contrôler l 'efficacité. Pour résoudre ce problème, ALEGI a été conçu pour être facile à utiliser par n 'importe quel professionnel de santé.
Legit.Health contribue à résoudre ce problème, car son outil est utile pour le diagnostic initial, comme pour le suivi ultérieur du traitement. En d 'autres termes, ALEGI aide à la fois le spécialiste et le médecin généraliste à prendre des décisions éclairées.
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3. Haut degré de granularité
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, ALEGI ajoute une nouvelle idée révolutionnaire à l 'évaluation de la gravité de l 'acné : la densité des lésions. Dans le passé, les systèmes de notation étaient limités par la capacité de l 'utilisateur à compter et à identifier correctement les papules, les comédons et les pustules. L 'algorithme de Legit.Health prend en compte la tendance de ces lésions à s 'accumuler au même endroit comme un facteur clé pour déterminer la gravité de la maladie.
Tout cela permet à ALEGI de détecter de très petits changements dans le développement de la pathologie, avec un plus haut degré de précision que n 'importe quel observateur humain, ce qui permet au médecin de disposer d 'informations plus précises, objectives et fiables.
4. Marge d 'erreur plus faible
Grâce aux algorithmes de vision par ordinateur sur lesquels repose ALEGI, chaque lésion est détectée et comptée individuellement, avec une marge d 'erreur absolue moyenne de +/- 3 lésions. Ce résultat, associé à la capacité de prendre en compte la densité des lésions dans une zone donnée, permet au système d 'obtenir une évaluation de la gravité pertinente et validée cliniquement, sans qu 'il soit nécessaire de prendre en compte les différents types de lésions.
C 'est important, car la littérature montre que la plupart des erreurs commises par les médecins dans l 'évaluation de la gravité de l 'acné sont liées à une mauvaise identification de la nature d 'une lésion, car, dans de nombreux cas, la distinction n 'est pas claire ni bien définie dans les paramètres d 'une étude clinique.
Par conséquent, un système comme ALEGI, dont la fiabilité ne dépend pas de la capacité à distinguer une papule d 'un comédon, améliore la précision et réduit la marge d 'erreur.
5. 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.
Estimer, c 'est deviner ; compter, c 'est mesurer.
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.
Bien que cette objectivité soit particulièrement importante dans les essais cliniques, où la réduction de ce type de variabilité est essentielle pour recueillir les données précises requises dans ce genre d 'étude, elle se révèle aussi extrêmement pratique dans la pratique quotidienne de la médecine fondée sur des données probantes..
6. Des données accessibles et faciles à lire
L 'interface de Legit.Health a été conçue pour permettre l 'accès à toutes les informations relatives au patient d 'une manière facile et conviviale.
Toutes les données générées par ALEGI figurent clairement à l 'écran, et montrent la gravité de la pathologie et chaque facteur pris en compte par l 'algorithme lors de l 'analyse de l 'image et de ses ponctuations.
Adieu les dossiers papier ! Plus de risque de les perdre. Toutes les informations relatives aux patients, des résultats des tests aux images pertinentes, sont stockées dans une base de données numérique sauvegardée en permanence, dont l 'accès à partir d 'un ordinateur ou d 'un téléphone est sécurisé.
7. La meilleure façon de suivre l 'évolution d 'un traitement
L 'acné étant une maladie chronique, le suivi après un diagnostic exact est crucial au bon déroulement du traitement.
Legit.Health permet au patient de participer plus activement à son traitement en améliorant la communication entre lui et son médecin. 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, le médecin peut répondre à la question autrefois compliquée, «Est-ce que je vais mieux, docteur? », en s 'appuyant sur des données scientifiques.
En conclusion
Le révolutionnaire ALEGI représente l 'avenir de la dermatologie. Il permet aux médecins du monde entier de pratiquer une médecine fondée sur des données probantes en utilisant les meilleurs outils lors du diagnostic de la maladie, et améliore la communication entre le médecin et le patient.
L 'utilisation d 'algorithmes qui estiment la gravité de l 'acné en comptant les lésions simplement à partir des photographies de smartphones augmente de 23 % le taux d 'exactitude du diagnostic des médecins et améliore le suivi du traitement en conférant au patient un rôle plus actif dans sa propre guérison.
Collaborons !
Chez Legit.Health, nous travaillons à l 'amélioration de la technologie d 'ALEGI, en nous efforçant de créer des outils encore plus performants. Il s 'agit, par exemple, d 'améliorer la différenciation entre les types de lésions acnéiques, ou de veiller au bon fonctionnement de la technologie pour tous les phototypes de peau.
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