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AUAS7, une révolution dans la mesure des résultats de l 'urticaire

· 10 minutes de lecture
Taig Mac Carthy
Co-founder at Legit.Health
Alfonso Medela
CAIO at Legit.Health
Ruben Garcia Castro
Ruben Garcia Castro
Dermatologist
Antonio Martorell
Antonio Martorell
Dermatologists and Medical Lead at Legit.Health

Introduction

L 'avenir de la mesure de l 'urticaire est désormais à portée de main. Il n 'a jamais été aussi facile et fiable de mesurer le score de l 'urticaire grâce au révolutionnaire AUAS7 (Automatic Urticaria Activity Score) 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 'UAS7.

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. L 'UAS7, qui s 'avère posséder les meilleures propriétés de mesure, est le plus recommandé pour les essais cliniques sur l 'urticaire.

Limitation de responsabilité

Ce billet fait référence à une publication scientifique parue dans le Journal of Investigative Dermatology (JID) Innovations. Nous vous encourageons à lire l 'intégralité de la publication, qui figure ci-dessous.

UAS7 : la base du diagnostic de l 'urticaire

L 'urticaire est de nature très variable, même lorsqu 'elle devient une maladie chronique. Elle provoque des éruptions cutanées dont l 'intensité et la taille varient, et les symptômes peuvent varier selon les moments. C 'est pourquoi il est très difficile d 'en mesurer la gravité. Pour ce faire, le système de notation le plus utilisé pour cette pathologie est l 'UAS7. En effet, les directives internationales EAACI/GA2LEN/EDF/WAO pour l 'urticaire recommandent l 'utilisation de l 'UAS dans la pratique clinique en vue de déterminer l 'activité de la maladie et la réponse au traitement.

Le score d 'activité de l 'urticaire (UAS) a été développé comme un système de notation simple qui prend en compte le nombre de papules et l 'intensité des démangeaisons. Si ces variables ont été enregistrées par les patients, nombre d 'entre eux ont estimé que leur état ne pouvait se décrire convenablement par l 'analyse isolée de leur état un jour donné.

C 'est ainsi qu 'est né l 'UAS7. L 'UAS a été créé en 2006 par un groupe de médecins dirigé par l 'Allemand Torsten Zuberbier. Il existe également une version qui regroupe tous les scores UAS d 'un patient sur sept jours, ce qui permet au médecin de mieux comprendre toute la mesure de la maladie.

Fiche de score d 'activité de l 'urticaire de Novartis

La principale lacune de l 'UAS7

Bien qu 'il ne soit pas approprié pour toutes les variantes de l 'urticaire, l 'UAS7 est toujours considéré comme la référence pour l 'évaluation de la gravité de l 'urticaire chronique.

L 'UAS7 enregistre, pendant 7 jours consécutifs, le nombre quotidien de papules et l 'intensité des démangeaisons. Il s 'agit de l 'outil de référence recommandé par les lignes directrices pour mesurer l 'activité de la maladie dans l 'urticaire chronique spontanée...

Marcus Maurera et all, Urticaria : Collegium Internationale Allergologicum (CIA) Update 2020. Int Arch Allergy Immunol. DOI : 10.1159/000507218

La principale faiblesse de ce système, comme nombre d 'autres PROM (Patient Reported Outcome Meassures), est qu 'il dépend du patient pour la collecte des données. Un patient qui non seulement ne dispose pas de l 'expertise médicale d 'un médecin, mais qui souffre d 'une maladie débilitante et stressante qui pourrait le pousser à exagérer ses symptômes pour essayer d 'attirer davantage l 'attention.

La cohérence est un autre problème majeur. Il est bien connu que de nombreux patients oublient de renseigner leur UAS du jour, d 'où des données incomplètes. Mais cela n 'a rien à voir avec les propriétés cliniques inhérentes de l 'UAS7, c 'est pourquoi il a été choisi comme base pour le révolutionnaire AUAS7 de Legit.Health.

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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.

Pourquoi l 'AUAS7 est-il le meilleur outil pour déterminer la gravité de l 'urticaire chronique ?

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.

Dans des cas comme l 'urticaire chronique, où les données se fondent sur l 'expérience des patients, il est de la plus haute importance de disposer du meilleur outil pour s 'assurer que les informations consignées sont objectives, précises et fiables. Cela est particulièrement vrai dans les essais cliniques, où la précision des données peut faire la différence entre la réussite ou l 'échec d 'une étude.

Les algorithmes de Legit.Health classent automatiquement les lésions à partir d 'une simple analyse des images des smartphones et réduisent au maximum l 'importance des petites mesures de résultats rapportées par les patients (PROM). Ils ne les utilisent que pour consigner des variables, comme le degré de démangeaison, qui ne peut se voir sur les photographies. En d 'autres termes, l 'outil renseigne automatiquement la plupart des systèmes de notation dermatologiques, tels que PASI, SCORAD, IHS4, GAGS, et, bien sûr, UAS.

Explication de l 'identification des plaques d 'urticaire

Explication de la manière dont l 'intelligence artificielle identifie les plaques d 'urticaire dans les images d 'urticaire.

L 'objectif principal de l 'AUAS7 est de fournir un outil permettant de consigner des données de manière précise et cohérente pour les évaluations de routine et les études cliniques.

Rapport automatique sur l 'urticaire

Capture d 'écran d 'un rapport complet provenant du système CADx. Le graphique, en haut à droite, montre l 'évolution de l 'urticaire, en retraçant les scores AUAS dans le temps.

1. Facile à utiliser

La facilité d 'utilisation est primordiale dans notre société moderne, surtout dans un cas comme l 'évaluation de la gravité de l 'urticaire chronique.

Grâce à l 'algorithme révolutionnaire d 'apprentissage profond développé par Legit.Health et à la conception de son interface, les patients n 'auront pas besoin de compter le nombre de papules, ni de se souvenir de prendre une mesure, puisqu 'une notification sur leur smartphone leur rappellera de prendre une photographie.

L 'algorithme validé cliniquement analyse cette photographie et les résultats sont envoyés au médecin, qui bénéficie de la cohérence des données générées par ce processus, mais aussi d 'une plus grande facilité dans le suivi des éruptions cutanées et de l 'évolution de la maladie.

Traditional consultation
8 medical acts per hour

Doctor consultation

With Legit.Health
52 medical acts per hour

Doctor remote

Après tout, la communication entre le médecin et le patient est l 'une des pierres angulaires de la médecine. Elle devrait être facile.

2. Plus précis et plus fiable

L 'outil de Legit.Health analyse les pathologies à l 'aide d 'un système de notation validé, doté de 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.

Dans les essais cliniques, la quantification de la maladie est essentielle pour mesurer l 'efficacité d 'un traitement expérimental en comparant la gravité de la maladie avant le traitement à celle mesurée après le traitement.

Richard G. Langley, MD,a et Charles N. Ellis, MDb Halifax, Nova Scotia, et Ann Arbor, Michigan Evaluating psoriasis with Psoriasis Area and Severity Index, Psoriasis Global Assessment, and Lattice System Physician 's Global Assessment

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.

3. Suppression de la variabilité intrinsèque d 'un PROM

Grâce à la nature algorithmique d 'AUAS7, la variabilité intra-observateur est complètement éliminée, de façon indéniable, car chaque image et chaque calcul sont soigneusement stockés dans la base de données de l 'application.

En effet, lors du calcul de l 'UAS traditionnel, les médecins s 'appuient sur la capacité du patient à compter les papules. Ces patients, qui n 'ont pas de formation médicale, sont contraints de fournir à leur médecin des informations essentielles à l 'élaboration de leur traitement, ce qui accroît leur stress et ajoute encore plus de désagréments à leur vie quotidienne.

Ce type d 'approche de mesure entraîne une grande variabilité qui, avec le bon outil, est facile à éviter.

4. Possibilité de signaler les éruptions cutanées en temps réel pour le patient

Grâce à l 'outil développé par Legit.Health, un patient n 'a plus besoin d 'attendre un rendez-vous chez le médecin pour signaler une poussée de sa pathologie.

L 'application lui permet de prendre une simple photographie avec son smartphone et de l 'envoyer à un algorithme qui comptera automatiquement le nombre de papules. Ensuite, l 'application génère un questionnaire simple sur les démangeaisons et la qualité de vie, avant d 'envoyer toutes les informations au médecin qui gère le dossier.

En moins de 23 secondes, l 'éruption cutanée peut être signalée. Finies les visites insatisfaisantes chez le médecin, une fois l 'éruption maximale passée.

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5. Rôle actif du patient dans son propre traitement

L 'un des problèmes les plus souvent signalés dans l 'utilisation de l 'UAS7 est dû au manque de praticité de ce système de notation dans la vie d 'un patient qui doit non seulement faire face à un état invalidant et stressant, mais aussi se souvenir d 'appliquer le système de notation pour recevoir des soins adéquats de la part de son médecin.

L 'application révolutionnaire développée par Legit.Health élimine l 'excuse du renseignement à la va-vite du formulaire UAS7 la veille de la visite chez le médecin.

Grâce à des notifications et des rappels quotidiens, à son accessibilité et à sa facilité d 'utilisation, Legit.Health rend l 'enregistrement des données avec l 'aide de vos patients plus facile que jamais, en les faisant participer activement à leur traitement et en leur donnant les moyens d 'agir en améliorant la communication, si importante, avec leur médecin.

6. Facilitation de l 'accès aux données et de leur interprétation

Enfin, 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 'AUAS7** 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 scores.

L 'application propose également un graphique pratique qui montre l 'évolution de la maladie dans le temps et facilite grandement le suivi du processus de guérison et de l 'efficacité du traitement.

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Conclusion

Le révolutionnaire AUAS7 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.

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.

Nous ne pouvons pas améliorer ce que nous ne pouvons pas mesurer ; grâce à AUAS7 et à Legit.Health, l 'avenir de l 'étude et du traitement de l 'urticaire est plus prometteur que jamais.

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.

automatic-urticaria-activity-score-auas-for-urticaria

· 7 minutes de lecture
Taig Mac Carthy
Co-founder at Legit.Health
Alfonso Medela
CAIO at Legit.Health
Ruben Garcia Castro
Ruben Garcia Castro
Dermatologist
Antonio Martorell
Antonio Martorell
Dermatologists and Medical Lead at Legit.Health

#Automatic Urticaria Activity Score (AUAS) : une nouvelle technologie pour l 'évaluation de la gravité de l 'urticaire fondée sur le comptage automatique de haute précision de l 'urticaire

Limitation de responsabilité

Ce billet résume une publication scientifique parue dans le Journal of Investigative Dermatology (JID) Innovations. Nous vous encourageons à lire l 'intégralité de la publication, qui figure ci-dessous.

Lire l 'article

Nous vous invitons à lire l 'intégralité de l 'article ou à en lire le résumé dans cet article de blog éducatif.

Introduction

Nous présentons l 'AUAS, un équivalent automatique de l 'UAS qui déploie un algorithme de détection des lésions par apprentissage profond, nommé Legit.Health-UAS-HiveNet. Nos résultats montrent que notre algorithme évalue la gravité des cas d 'urticaire chronique presque aussi bien que des médecins experts.

En outre, l 'algorithme peut être intégré dans les systèmes CADx pour aider les médecins dans leur pratique clinique et servir de nouveau critère d 'évaluation dans les essais cliniques.

L 'impact réel de Legit.Health-UAS-HiveNet dans la pratique clinique réside dans sa capacité à soutenir les médecins, non seulement dans le processus de diagnostic, mais aussi dans le suivi des patients souffrant d 'urticaire chronique, en les aidant à prescrire des traitements et à améliorer leur adéquation.

Automatic Urticaria Activity Score (AUAS): A Novel Technology For Urticaria Severity Assessment Based On Automatic High-Precision Hive Counting Regarding clinical trials, the AUAS has the potential of becoming a new clinical endpoint that could increase both the quality and the quantity of data available to researchers.

En ce qui concerne les essais cliniques, l 'AUAS a le potentiel de devenir un nouveau critère d 'évaluation clinique qui pourrait augmenter la qualité comme la quantité des données disponibles pour les chercheurs.

Automatic Urticaria Activity Score (AUAS): A Novel Technology For Urticaria Severity Assessment Based On Automatic High-Precision Hive Counting

Auteurs de la publication

Rubén Garcia

Rubén Garcia

Unité de Dermatologie de l'Hôpital Universitaire FJD

Alejandro Vilas

Alejandro Vilas

Unité de Dermatologie de l'Hôpital Universitaire de Ferrol

Laura Vergara

Laura Vergara

Unité de Dermatologie de l'Hôpital Universitaire de Toledo

Taig Mac Carthy

Taig Mac Carthy

Department of Clinical Endpoint Innovation Legit.Health

Fernando Alfageme

Fernando Alfageme

Dermatology Unit Puerta de Hierro Hospital

Ana María González

Ana María González

Dermatology Unit Zamora Hospital

Ignacio Hernandez

Ignacio Hernandez

Medical Data Science Legit.Health

Alfonso Medela

Alfonso Medela

Medical Data Science Legit.Health

Qu 'est-ce que l 'évaluation de la gravité de l 'urticaire ?

L 'urticaire est une maladie très courante caractérisée par des plaques érythémateuses, œdémateuses, prurigineuses et transitoires qui touchent la peau et les muqueuses. Elle peut être classée en sous-types, tels que l 'urticaire aiguë spontanée, l 'urticaire chronique spontanée, l 'urticaire chronique inductible et l 'urticaire chronique épisodique.

Le diagnostic de l 'urticaire chronique est généralement posé par l 'observation clinique. En d 'autres termes, l 'évaluation de la gravité de la maladie s 'effectue à l 'aide de systèmes de notation manuels renseignés de manière subjective.

Le système de notation le plus couramment utilisé est l 'Urticaria Activity Score (UAS), qui peut également être utilisé pendant 7 jours consécutifs, auquel cas il est nommé UAS7.

Le problème de la notation visuelle

La limite la plus incontestable des systèmes de notation manuelle est la difficulté inhérente à l 'être humain de quantifier les paramètres de manière objective, stable et précise.

La capacité humaine à compter les plaques d 'urticaire, à quantifier la surface d 'une lésion ou à quantifier la rougeur d 'une zone est limitée. Cette limitation humaine dans l 'estimation des paramètres se reflète également dans les efforts et le temps nécessaires pour renseigner les questionnaires sur l 'activité de l 'urticaire, une tâche très peu gratifiante pour les patients qui réduit leur adhésion.

D 'autre part, les systèmes de notation classent la gravité de la maladie à l 'aide d 'une gamme limitée de notes, comportant trois ou quatre catégories, telles que : aucune, légère, modérée et grave, dans le cas de l 'UAS. En effet, les questionnaires présentent un changement minimal détectable (CMD) très élevé, car il s 'agit de plages discrètes, plutôt que d 'échelles continues.

Enfin, ces questionnaires sont susceptibles d 'être biaisés, surtout quand le patient sait que le traitement qu 'il recevra sera déterminé par les informations qu 'il fournit. De plus, en raison de la nature asynchrone de la mesure rapportée, l 'équipe clinique n 'a pas les moyens de s 'assurer que les valeurs rapportées par le patient sont chronologiquement exactes ou simplement véridiques, ce qui exclut toute vérification externe.

L 'objectif de l 'UAS automatique

Dans cette publication, nous présentons le score automatique d 'activité de l 'urticaire (AUAS), une version automatique de la partie objective de l 'UAS qui applique des réseaux neuronaux convolutifs pour compter automatiquement les plaques d 'urticaire avec une grande précision.

L 'objectif est d 'aider les cliniciens à renseigner les systèmes de notation tels que l 'UAS de manière plus objective et plus rapide, ce qui pourrait améliorer les résultats en matière de santé et fournir des critères d 'évaluation de haute qualité pour mesurer l 'efficacité des traitements de l 'urticaire.

Explication de l 'identification des plaques d 'urticaire

Explication de la manière dont l 'intelligence artificielle identifie les plaques d 'urticaire dans les images d 'urticaire.

La solution

Nous avons entraîné un réseau neuronal de comptage des plaques d 'urticaire nommé Legit.Health-UAS-HiveNet.

Pour rendre l 'intelligence artificielle accessible aux professionnels de santé, nous avons développé un système CADx entièrement intégré, une application Web qui intègre l 'algorithme Legit.Health-UAS-HiveNet et calcule l 'UAS en analysant des photographies prises par le patient avec un smartphone.

Le système CADx fonctionne en trois étapes : informations des photographies et renseignement des démangeaisons, traitement des images et création d 'un rapport avec évaluation de la gravité.

Rapport du système CADx

Capture d 'écran d 'un rapport complet du système CADx. Le graphique, en haut à droite, montre l 'évolution de l 'urticaire, en retraçant les scores AUAS dans le temps.

Le rapport peut également combiner les scores de plusieurs images téléchargées le même jour pour fournir le score AUAS général.

En d 'autres termes, si l 'utilisateur charge des photographies de plusieurs parties du corps, le rapport du système CADx indique les scores AUAS locaux et général. L 'AUAS général est calculé en additionnant les résultats de toutes les images traitées par le système CADx.

Rapport automatique d 'urticaire

Automatic Urticaria Activity Score

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Conclusion

Dans cette publication, nous avons présenté l 'AUAS, la première intelligence artificielle qui renseigne automatiquement le système de notation de l 'UAS en analysant des photographies prises à l 'aide d 'un smartphone. Les principales avancées de cet algorithme sont la réduction du temps passé par les patients à renseigner le système de notation manuel de la gravité, et la normalisation de l 'évaluation de l 'urticaire avec une réduction de la variabilité inter-observateurs et une plus grande fiabilité.

Nous avons pu surmonter la variabilité de l 'évaluation clinique en développant une fusion d 'algorithmes qui mêle toutes les annotations d 'experts pour créer un consensus.

L 'AUAS, en tant que système de notation, présente des propriétés clinimétriques améliorées, mais il présente également l 'avantage de fournir à la fois une représentation de la lésion et le score de gravité, ce qui permet aux chercheurs de mieux superviser les études. En conclusion, nous pensons que l 'AUAS et Legit.Health-UAS-HiveNet ont le potentiel d 'améliorer les résultats en matière de santé, de réduire les coûts et d 'accroître la pratique de la médecine fondée sur des données probantes dans les organismes de santé.

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.