Prémalignité : détecter le cancer de la peau avant qu 'il ne devienne un problème.
Introduction
L 'avenir de la prévention du cancer de la peau, c 'est aujourd 'hui, grâce à l 'outil révolutionnaire d 'estimation de la prémalignité de Legit.Health.
Legit.Health a développé un outil cliniquement validé qui traite les photographies prises à l 'aide d 'un smartphone et les analyse automatiquement, en utilisant les critères des meilleurs médecins dans ce domaine et en calculant la suspicion de prémalignité de n 'importe quelle lésion.
Tous les avantages de la technologie de pointe et la puissance de traitement des algorithmes d 'apprentissage profond sont mis entre les mains des médecins de la nouvelle génération qui veulent prévenir le cancer de la peau.
La prévention ne doit pas consister à repérer la présence du cancer de la peau avant qu 'il ne vous tue. La prévention devrait également permettre de repérer un cancer de la peau avant même qu 'il n 'en devienne un.
Cancer de la peau : courant, mortel, ignoré
Dans un monde où les bains de soleil et l 'utilisation de produits et de traitements de bronzage se sont généralisés, le risque de pathologies cutanées, telles que le cancer des kératinocytes (qui représente 95 % des tumeurs malignes de la peau) est plus élevé que jamais.
Les tumeurs malignes cutanées sont le type de cancer le plus fréquent dans le monde, avec plus de 2 millions de personnes touchées chaque année.
En outre, la charge de travail excessive des médecins dans les systèmes de santé du monde entier et le manque de sensibilisation des patients ne font qu 'exacerber le problème, car nombre de médecins analysent manuellement des grains de beauté inoffensifs et nombre de patients n 'identifient pas les lésions nocives et les laissent se développer pendant bien plus longtemps avant de demander une aide médicale.
La médecine préventive sauve des vies
Le pouvoir de la détection précoce et de la médecine préventive est bien connu dans le domaine de l 'oncologie et fait partie de la réalité de la pratique quotidienne de tout médecin de la nouvelle génération.
La prévention est aujourd 'hui un moyen important de gérer le cancer des kératinocytes, il est donc indispensable d 'évaluer l 'efficacité des méthodes utilisées pour prévenir le cancer des kératinocytes dans la population générale.
L 'action préventive n 'est possible que si le médecin a accès à deux éléments clés : 1) des ressources adéquates et 2) une bonne procédure de dépistage. Cela est particulièrement vrai dans les situations où une lésion qui n 'est pas maligne pour l 'instant pourrait le devenir dans un futur proche, une situation connue sous le nom de prémalignité.
Les biopsies ne doivent pas être prescrites à la légère, c 'est pourquoi la plupart des médecins de pointe s 'appuient désormais sur des outils spécialisés pour faciliter leur diagnostic. Il est donc essentiel que les médecins aient accès aux outils adéquats pour les aider à poser un diagnostic et à prendre les mesures appropriées pour déterminer la nature de la maladie.
Parmi ces outils, l 'intelligence artificielle est le plus utilisé et celui qui connaît l 'évolution la plus rapide. De nombreuses entreprises se concentrent sur le diagnostic, mais Legit.Health est à la pointe de l 'action préventive grâce à l 'intelligence artificielle de suspicion de prémalignité. En d 'autres termes, les algorithmes de Legit.Health vous indiquent non seulement si la lésion est actuellement maligne, mais vous donnent également la valeur qui reflète la suspicion de l 'algorithme que la lésion deviendra maligne à un moment donné.
Étude de cas : Assurance maladie DKV
Depuis 2021, les médecins qui soignent les patients en partenariat avec la compagnie d 'assurance espagnole DKV, bénéficient de la technologie de suspicion de prémalignité de Legit.Health. Ainsi, les médecins peuvent effectuer un triage de haute qualité des patients, et donc mieux les soigner, mais aussi accélérer leur compréhension des risques.
Legit.Health s 'associe à DKV pour prévenir l 'augmentation du nombre de cancers de la peau sur les plages espagnoles grâce à l 'intelligence artificielle
Avec une précision de 93,23 %, la technologie de diagnostic de la peau développée par Legit.Health détecte les mélanomes à partir d 'une simple analyse des photographies de smartphones.
Grâce à ce que l 'on appelle déjà la dermatologie virtuelle, la DKV propose, par l 'intermédiaire de l 'application Quiero cuidarme Más, tous les services de santé par voie numérique sur le téléphone. En bref, il s 'agit d 'une application qui vous permet de charger des photographies et de consulter virtuellement un dermatologue.
L 'avenir de la prévention assistée par l 'IA est Legit.Health
Legit.Health est l 'outil révolutionnaire de communication et de données cliniques pour les dermatologues de la nouvelle génération, qui triple l 'autonomie des patients.
L 'objectif des algorithmes d 'apprentissage profond utilisés dans Legit.Health est d 'aider les médecins à prendre une décision éclairée,** en mettant à leur disposition toute la puissance de traitement et le stockage de données de l 'informatique de pointe**.
Les algorithmes de Legit.Health classent automatiquement les lésions à partir de l 'observation des images des smartphones et des petites mesures de résultats rapportées par les patients (PROM). En d 'autres termes, l 'outil renseigne automatiquement la plupart des systèmes de notation dermatologiques, tels que PASI, SCORAD ou UAS, et estime la prémalignité de n 'importe quelle lésion.
Comment fonctionne cet outil révolutionnaire destiné aux médecins de la nouvelle génération ?
Une détection précoce
Aussi difficile que cela puisse être, la détection précoce est entre les mains des patients. Ce sont eux qui connaissent le mieux leur corps et qui y ont accès au quotidien. Malheureusement, ils n 'ont généralement pas les connaissances et l 'expertise nécessaires pour identifier ce qui est vraiment inquiétant. La communication entre le médecin et le patient est donc l 'un des éléments les plus importants du processus de diagnostic.
Legit.Health permet au patient de participer activement à son traitement dès la phase de détection précoce, en lui permettant de prendre une simple photographie sur son smartphone et de l 'envoyer automatiquement à son médecin par l 'intermédiaire de l 'application en quelques secondes.
Que la maladie soit maligne, prémaligne ou qu 'elle relève d 'une autre catégorie, les algorithmes d 'apprentissage profond sont capables de distinguer 232 pathologies cutanées différentes. Aussi, quoi qu 'il se passe, les utilisateurs peuvent être certains que l 'application aidera leur médecin à identifier le problème.
Une estimation précise du degré de malignité
Grâce à des algorithmes de vision par ordinateur et d 'apprentissage profond, entraînés à partir de milliers d 'images et des renseignements des meilleurs médecins dans leur domaine, cet outil est capable d 'indiquer au médecin les cinq maladies les plus probables avec une marge d 'erreur de seulement 12 %.
La solution révolutionnaire de Legit.Healthest non seulement capable de détecter et d 'identifier les lésions malignes les plus courantes, telles que le mélanome malin, le carcinome basocellulaire, le carcinome épidermoïde, le carcinome intraépidermique, mais elle peut également détecter et catégoriser la plupart des maladies avec un diagnostic de prémalignité comme le kératoacanthome, la kératose actinique ou le nævus atypique.
Aussi tant les médecins généralistes que les spécialistes auront-ils, à portée de main, le second avis de dizaines de spécialistes en la matière soigneusement sélectionnés.
Une utilisation facile
Tout outil qui repose sur les médecins et les patients doit être facile à utiliser et à comprendre.
Grâce à l 'algorithme révolutionnaire d 'apprentissage profond développé par Legit.Health et à la conception de son interface, il suffit au patient de prendre une photographie de la zone concernée avec son smartphone pour qu 'elle soit automatiquement envoyée au médecin en vue d 'une analyse plus approfondie.
L 'algorithme validé cliniquement analyse cette photographie et les résultats sont envoyés au médecin, ce qui améliore la cohérence des données générées par ce processus, mais facilite aussi grandement le travail de suivi de l 'évolution d 'une lésion présentant une prémalignité.
Après tout, la communication entre le médecin et le patient est l 'une des pierres angulaires de la médecine. Elle devrait être facile.
Image de la prédiction de la prémalignité avec l 'intelligence artificielle
Un outil précis et fiable
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.
En conclusion
L 'outil révolutionnaire développé par Legit.Health changera notre approche du diagnostic précoce du cancer de la peau, en permettant au patient de signaler ses symptômes plus tôt que jamais, en offrant aux médecins une méthode facile de dépistage et de triage, et en permettant une communication fluide entre les deux.
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.
Il est indéniable que l 'utilisation d 'algorithmes pour estimer la gravité de la maladie représente un avenir prometteur pour la pratique de la dermatologie. Elle contribuera sans aucun doute à faire avancer ce domaine.
Essai gratuit
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.