Introducción
El futuro de la prevención del cáncer de piel ya está aquí gracias a la revolucionaria herramienta de estimación de la pre-malignidad de Legit.Health.
Legit.Health ha desarrollado una herramienta clínicamente validada que procesa fotos sacadas con un smartphone y las analiza automáticamente usando los mismos criterios que usaría un especialista médico.
Todas las ventajas de usar tecnologías punteras y la capacidad de procesamiento de algoritmos de redes neuronales son puestas en manos de médicos vanguardistas.
La prevención no solo debería consistir en detectar el cáncer de piel antes de que te mate. La prevención también debería detectar el cáncer de piel antes de que se convierta en cáncer de piel.
Alfonso Medela, CAIO en Legit.Health
Cáncer de piel: Común, letal e ignorado
En un mundo donde la costumbre de tomar el sol y los tratamientos bronceadores se han convertido en algo común, el riesgo de enfermedades de la piel como el cáncer queratínico (que representa el 95% de los diagnósticos de tumores malignos) es más alto que nunca.
Las malignidades cutáneas son el tipo más común de cáncer en el mundo, con más de 2 millones de personas afectadas cada año.
Iorio, M. L., Ter Louw, R. P., Kauffman, C. L., & Davison, S. P. (2013). Evidence-Based Medicine. Plastic and Reconstructive Surgery, 132(6), 1631–1643. doi:10.1097/prs.0b013e3182a8085f
Adicionalmente, la sobresaturación tanto de los médicos como de los sistemas sanitarios de todo el mundo, y la ignorancia del público general sobre lo que supone un síntoma significativo, solo empeora la situación, ya que muchos médicos malgastan tiempo analizando lunares inofensivos y muchos pacientes no son capaces de identificar lesiones graves hasta que es demasiado tarde.
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La medicina preventiva salva vidas
El poder tras la medicina preventiva y la detección temprana es bien conocido en el campo de la oncología, y es una realidad en la práctica diaria de cualquier médico de última generación.
La prevención se ha convertido en una forma importante de prevenir el cáncer queratínico, así que es importante valorar la efectividad de los métodos utilizados para prevenir este cáncer en la población general.
Sánchez, G., Nova, J., Rodriguez-Hernandez, A. E., Medina, R. D., Solorzano-Restrepo, C., Gonzalez, J., … Arevalo-Rodriguez, I. (2016). Sun protection for preventing basal cell and squamous cell skin cancers. Cochrane Database of Systematic Reviews. doi:10.1002/14651858.cd011161.pub
La acción preventiva depende de que el médico tenga acceso a dos elementos clave: recursos adecuados y un buen sistema de triaje. Especialmente en situaciones en las que una lesión que no es considerada maligna en ese momento, se pueda convertir en maligna en el futuro, una situación conocida como pre-malignidad.
Las biopsias no deberían prescribirse a la ligera, así que la mayoría de los médicos vanguardistas recurren a herramientas especializadas para ayudarles en el diagnóstico. Por lo tanto, tener acceso a esas herramientas que hacen el diagnóstico más fácil es indispensable.
Entre estas herramientas, la inteligencia artificial es la más utilizada y la que más rápido evoluciona. Muchas empresas se centran en el diagnóstico, pero Legit.Health está a la cabeza de la acción preventiva con la predicción de pre-malignidad. En otras palabras, el algoritmo de Legit.Health no solo te dice si la lesión presenta malignidad en ese momento, si no que proporciona un valor que refleja las sospechas que tiene el algoritmo de que pueda convertirse en maligna en algún momento posterior.
Un caso de estudio: DKV seguros de salud
Desde 2021, los médicos que atienden a pacientes en colaboración con la compañía de seguros española DKV se están beneficiando de la tecnología de predicción de la pre-malignidad de Legit.Health. Esto permite a los médicos hacer un triaje de alta precisión que les ayuda a cuidar mejor de sus pacientes, a la vez que asiste a los médicos en el proceso de hacer entender a los pacientes cuáles son los riesgos de su enfermedad.
Legit.Health joins DKV to prevent the rise of skin cancer on Spanish beaches with Artificial Intelligence
With an accuracy of 93,23%, the skin-diagnosis technology developed by Legit.Health detects melanoma just by looking at smartphone images.
El futuro de la prevención asistida por IA es Legit.Health
Legit.Health es la revolucionaria herramienta de datos clínicos y comunicación para dermatólogos vanguardistas que incentiva el empoderamiento de los pacientes.
El objetivo de algoritmos de deep learning como los que utiliza Legit.Health es ayudar a los médicos a formar una opinión informada, poniendo todo el poder de procesamiento y almacenamiento de datos de un ordenador de tecnología punta al servicio de la experiencia del facultativo.
Los algoritmos de Legit.Health puntúan automáticamente las lesiones simplemente analizando imágenes y pequeños cuestionarios realizados por los pacientes (PROMS). En otras palabras: la herramienta cumplimenta automáticamente la mayoría de los sistemas de gradación dermatológicos como PASI, SCORAD o UAS así como estimar la pre-malignidad de cualquier lesión.
¿Cómo funciona esta revolucionara herramienta para médicos de última generación?
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Facilita la detección temprana
Por difícil que resulte, la detección temprana está en manos de los pacientes. Son ellos los que mejor conocen su cuerpo y los que tienen acceso diario al mismo. Lamentablemente, tienden a carecer del conocimiento y la experiencia necesarios para identificar qué es verdaderamente preocupante, así que la comunicación entre el médico y el paciente es una de las partes más importantes del proceso de diagnóstico.
Legit.Health empodera al paciente al convertirlo en una parte activa de su tratamiento, empezando desde la fase de detección temprana. Solamente ha de tomarse una foto de la afección con su smartphone, y enviarla a través de la plataforma, donde su médico la recibirá en apenas unos de segundos.
Independientemente de si la enfermedad es maligna, pre-maligna o pertenece a otra categoría, los algoritmos de deep learning son capaces de distinguir entre más de 232 patologías distintas; por tanto, sea lo que sea lo que les ocurra, los usuarios pueden estar seguros de que la aplicación podrá ayudar a su médico a identificar el problema.
Una estimación precisa de la pre-malignidad
Usando algoritmos de análisis de imagen entrenados con miles de imágenes y un consenso de expertos dermatólogos, la herramienta es capaz de darle al médico las cinco enfermedades más probables con un margen de error de solo el 12%.
La revolucionaria aplicación de Legit.Health no solo puede detectar e identificar las lesiones malignas más comunes como el melanoma maligno, carcinoma basal, carcinoma de célula escamosa o carcinoma intraepidermal, si no que puede detectar y categorizar la mayoría de enfermedades que suelen presentar un diagnóstico de pre-malignidad como el queratoacantoma, la queratosis actínica o los nevus atípicos
Esto significa que tanto los médicos de atención primaria como los especialistas tendrán al alcance de su mano la segunda opinión de docenas de especialistas.
Fácil de usar
Cualquier herramienta que requiera que médicos y pacientes la usen adecuadamente, necesita ser fácil de usar y entender.
Gracias al revolucionario algoritmo de deep learning desarrollado por Legit.Health y el sencillo diseño de su interfaz, el paciente solo necesita sacarse una foto del área afectada con su smartphone, que será automáticamente enviada a su médico.
Esta imagen es analizada por el algoritmo clínicamente validado y sus resultados son enviados al médico, que se beneficia no solo de la consistencia de los datos generados por este proceso, sino que convierte el trabajo de monitorizar el desarrollo de una lesión que presenta pre-malignidad, en una tarea sencilla.
Al fin y al cabo, la comunicación entre médico y paciente es uno de los pilares de la medicina, y por lo tanto, debería de ser de forma sencilla.
Una herramienta precisa y fiable
La herramienta de Legit.Health analiza las patologías usando un sistema de gradación que tiene un MID (Minimal Important Difference) más bajo, y que es sensible al menor LDC (Lowest Detectable Change), lo que significa que el algoritmo analiza cada imagen con mas precisión y atención al detalle de la que sería capaz ningún ser humano.
En ensayos clínicos, la cuantificación de la enfermedad es un dato crítico a la hora de medir la eficacia de un tratamiento, comparando la gravedad de la enfermedad antes y después del tratamiento.
Richard G. Langley, MD,a and Charles N. Ellis, MDb Halifax, Nova Scotia, and Ann Arbor, Michigan Evaluating psoriasis with Psoriasis Area and Severity Index, Psoriasis Global Assessment, and Lattice System Physician’s Global Assessment
Es más, tiene una validez y fiabilidad mayor mientras mantiene unas propiedades clinimétricas comparables, gracias al funcionamiento intrínseco de los algoritmos de análisis de imagen.
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En conclusión
La revolucionaria herramienta desarrollada por Legit.Health representa el futuro de la dermatología. Permitiendo que médicos de todo el mundo practiquen una medicina basada en la evidencia, usando la mejor herramienta posible durante el proceso de diagnóstico, y mejorando la calidad de la comunicación entre médico y paciente.
Gracias a Legit.Health, gran cantidad de especialistas pueden mejorar su ratio de diagnóstico correcto en hasta un 23%, permitiendo al paciente que el seguimiento de su tratamiento sea más fácil, al convertirle en una parte activa de su propia recuperación.
Es innegable que el uso de algoritmos que estiman la gravedad de una enfermedad cutánea representa el futuro de la dermatología, y que sin lugar a duda, ayudará a mejorar este campo.
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