Les algorithmes de Legit.Health sont-ils scientifiquement validés ?
Legit.Health a été validé cliniquement dans divers environnements de soins de santé par des spécialistes de premier plan dans leurs domaines. Notre technologie a démontré son efficacité dans l'amélioration du diagnostic et du suivi, avec des études spécifiques axées sur certaines pathologies pour évaluer la sensibilité et la précision.
Plusieurs de ces études ont été publiées dans des revues prestigieuses en dermatologie, tandis que d'autres sont à différents stades de publication. De plus, nous fournissons également des preuves cliniques dans le cadre du processus de certification en tant que dispositif médical, dont certaines n'ont pas été rendues publiques.
You can find a full list of our scientific evidente in the Validation section of our website.
Clinical validation
Find out everything about our clinical validation process and our scientific evidence, including publications, congress presentations, and clinical trials.
Feuille de route
Le diagramme de Gantt ci-dessous montre la feuille de route de nos activités de validation clinique. Notre engagement à faire progresser l'état de l'art nous motive à élargir continuellement nos recherches.
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.
Voulez-vous voir la technologie IA clinique en action ?
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.
Medela, A., Mac Carthy, T., Aguilar Robles, S. A., Chiesa-Estomba, C. M. et Grimalt, R. (2022). Automatic SCOring of Atopic Dermatitis Using Deep Learning: A Pilot Study. In JID Innovations (Vol. 2, Num. 3, p. 100-107). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.xjidi.2022.100107
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).
Dans cette vidéo (en espagnol), les docteurs Ramon Grimalt et Alfonso Medela, tous deux co-auteurs de la publication, expliquent l 'objet de l 'article.
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.
Hernández Montilla, I., Medela, A., Mac Carthy, T., Aguilar, A., Gómez Tejerina, P., Vilas Sueiro, A., González Pérez, A. M., Vergara de la Campa, L., Luna Bastante, L., García Castro, R. et Alfageme Roldán, F. (2023). Automatic International Hidradenitis Suppurativa Severity Score System (AIHS4): A novel tool to assess the severity of hidradenitis suppurativa using artificial intelligence. In Skin Research and Technology (Vol. 29, Num. 6). Wiley. https://doi.org/10.1111/srt.13357
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).
L 'équipe de recherche de Legit.Health présentant l 'affiche AIHS4
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.
Mac Carthy, T., Hernández Montilla, I., Aguilar, A., García Castro, R., González Pérez, A. M., Vilas Sueiro, A., Vergara de la Campa, L., Alfageme, F. et Medela, A. (2024). Automatic Urticaria Activity Score: Deep Learning-Based Automatic Hive Counting for Urticaria Severity Assessment. In JID Innovations (Vol. 4, Num. 1, p. 100218). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.xjidi.2023.100218
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 :
Dans cette vidéo (en espagnol), Taig Mac Carthy, co-auteur de la publication, explique le fonctionnement de l 'UAS automatique pour l 'urticaire, lors du congrès annuel de l 'Académie espagnole de dermatologie.
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.
Hernández Montilla, I., Mac Carthy, T., Aguilar, A. et Medela, A. (2023). Dermatology Image Quality Assessment (DIQA): Artificial intelligence to ensure the clinical utility of images for remote consultations and clinical trials. In Journal of the American Academy of Dermatology (Vol. 88, Num. 4, pp. 927-928). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.jaad.2022.11.002
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 .
Communication orale au congrès annuel de l 'Académie espagnole de dermatologie (AEDV).
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 médicale, 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.
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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.