Introduction
Pour nous, développeurs de technologies de santé, il est essentiel de s 'interroger sur les fondements scientifiques des nouveaux outils. Dans cet article, nous évoquons la solide validation clinique et le processus d 'examen par les pairs auxquels notre technologie a été soumise, qui reflètent notre engagement en faveur de solutions fondées sur des données probantes.
Les publications énumérées ici ne comprennent pas l 'ensemble de nos travaux. Elles n 'incluent pas non plus les données probantes soumises aux organismes de certification dans le cadre de notre processus de certification en tant que dispositif médical. Il ne s 'agit donc pas d 'une liste exhaustive, mais plutôt d 'un résumé des témoignages les plus représentatifs.
Réponse courte
Oui, Legit.Health a été cliniquement validé dans divers environnements de soin par d 'éminents spécialistes dans leurs domaines. Notre technologie a démontré son efficacité dans l 'amélioration du diagnostic et du suivi, avec des études spécifiques sur certaines pathologies pour évaluer la sensibilité et la précision.
Plusieurs de ces études ont été publiées dans des revues prestigieuses de dermatologie, et d 'autres sont à des stades divers de publication. En outre, nous avons également fourni des preuves cliniques au cours du processus de certification en tant que dispositif médical, dont certaines n 'ont pas été rendues publiques.
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Réponse détaillée
La technologie qui sous-tend Legit.Health est complexe et multiforme. Derrière un processus apparemment simple pour l 'utilisateur, plusieurs algorithmes interagissent. En effet, notre technologie intègre de multiples algorithmes pour diagnostiquer et évaluer la gravité de la maladie, mais aussi pour optimiser la précision de l 'orientation, garantir la qualité de l 'image et jauger l 'efficacité du traitement.
Dermatite atopique
Notre étude ASCORAD (Automatic SCORing of Atopic Dermatitis), réalisée en collaboration avec le docteur Ramon Grimalt, a été publiée dans le Journal of Investigative Dermatology (JID) Innovations. Cette étude détaille notre approche de l 'automatisation de l 'évaluation de la gravité de la dermatite atopique et de l 'eczéma.
Ces travaux sont également reconnus dans la littérature scientifique récente, soulignant leur potentiel à révolutionner l 'évaluation de la gravité de la maladie d 'Alzheimer.
(...) très prometteuse est la tentative d 'arriver à une définition automatique de la gravité de la dermatite atopique en utilisant des réseaux de neurones convolutifs (RNC) (...) pour obtenir une notation précise de la gravité de l 'érythème, de la papulation, de l 'excoriation et de la lichénification, comparable à celle des dermatologues (...). Les progrès des applications informatiques en ce sens ont conduit très récemment à la conception de l 'Automatic SCORing Atopic Dermatitis (ASCORAD).
Découvrez les auteurs d 'ASCORAD dans ce webinaire (en espagnol).
Hidradénite suppurée
L 'AIHS4, notre nouveau système d 'évaluation de l 'hidradénite suppurée, est présenté en détail dans Skin Research and Technology. Cette étude illustre notre engagement à développer des solutions d 'IA pratiques pour les affections dermatologiques complexes.
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.
Nous avons également présenté l 'IHS4 dans plusieurs congrès. Par exemple, voici notre affiche au congrès national espagnol de dermatologie de 2022 (AEDV).
Urticaire (plaques)
Le système AUAS (Automatic Urticaria Activity Score) a été publié dans le Journal of Investigative Dermatology (JID) Innovations. Il a présenté notre approche fondée sur l 'apprentissage profond pour l 'évaluation de la gravité de l 'urticaire.
Nos travaux sur l 'AUAS ont été présentés lors de congrès, tels que la rencontre annuelle de l 'AEDV en 2021. La vidéo suivante présente une brève explication de l 'AUAS lors du congrès mentionné ci-dessus :
Qualité de l 'image
Nous publions également nos recherches sur la technologie non diagnostique. Par exemple, la technologie DIQA (Dermatology Image Quality Assessment) garantit l 'utilité clinique des images pour les consultations à distance et les essais cliniques. Cette étude a été publiée dans le Journal of the American Academy of Dermatology.
Dans cette vidéo (en espagnol), Taig Mac Carthy, co-auteur de la publication, explique le fonctionnement de l 'intelligence artificielle d 'orientation, notamment de l 'assurance qualité de l 'image , lors du congrès annuel de l 'Académie espagnole de dermatologie .
Psoriasis
Notre travail sur l 'APASI, le système d 'évaluation automatique du psoriasis développé par notre équipe, a été récompensé par l 'AEDV par un prix dans la catégorie des images médicales.
Autres recherches
Nous nous efforçons également d 'appliquer notre technologie à de nouveaux domaines de la connaissance m édicale, comme dans le cas de notre collaboration avec le docteur Sergio Vañó et son équipe de l 'hôpital Ramon y Cajal, qui sont à l 'avant-garde de l 'application de la technologie d 'IA pour mesurer la gravité de l 'alopécie frontale fibrosante (AFF).
Depuis, la paralysie faciale constitue un autre exemple dans lequel l 'équipe de Legit.Health élargit le champ d 'application de la technologie algorithmique d 'apprentissage profond appliquée à la médecine. Les médecins Goiztidi Díaz Basterra, Luis Barbier Herrero et Estíbaliz Ortiz de Zárate dirigent une initiative à l 'hôpital de Basurto pour appliquer cette technologie révolutionnaire à ce domaine.
Un bon exemple ? L 'essai clinique de grande envergure que la docteure Leticia Calzado dirige à l 'hôpital de Torrejón, où elle et son équipe valident le processus de diagnostic assisté par ordinateur avec d 'excellents résultats.
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Dans certains cas, les résultats prometteurs ont poussé les équipes de recherche à élargir le champ de l 'étude. Comme l 'étude menée à la fois à l 'hôpital de Cruces et à l 'hôpital de Basurto sous la supervision des docteurs Jesús Gardeazabal et Rosa María Izu Belloso, étudie les options du diagnostic assisté par ordinateur dans le cas du mélanome.
Collaborons !
Chez Legit.Health, nous travaillons à l 'amélioration de la technologie, 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.
Si vous souhaitez travailler avec nous, renseignez le formulaire ci-dessous, nous vous contacterons dans les plus brefs délais.
This free 23-day trial of Legit.Health gives clinics and hospitals a hands-on look at how to drive increased adherence and improve patient outcomes, as well as improving efficiency and overall quality of life.