predicción de la pre-malignidad con inteligencia artificial

Prediciendo la malignidad: descubre el poder de la pre-malignidad en la detección temprana del cáncer de piel

Índice

    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 keratínico (que representa el 95% de los diagnósticos de tumores malignos) es mas alto que nunca.

    Las malignidades cutáneas son el tipo mas común de cáncer en el mundo, con mas 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 médicos como de sistemas sanitarios a lo largo y ancho del globo y la ignorancia del publico general sobre 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.

    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 practica diaria de cualquier médico de ultima generación. 

    La prevención se ha convertido en una forma importante de prevenir el cáncer keratínico, 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 maligna en ese momento puede convertirse 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 diagnostico. Por lo tanto, tener acceso a esas herramientas que hacen el diagnostico más fácil es indispensable.

    Entre estas herramientas, la inteligencia artificial es la mas utilizada y la que mas rápido evoluciona. Muchas empresas se centran en el diagnostico, 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.

    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 un triaje de alta precisión que les ayuda a cuidar mejor de sus pacientes, y también asiste a los médicos en el proceso de hacer entender a los pacientes cuales son los riesgos de su enfermedad.

    Legit.Health joins DKV to prevent the rise of skin cancer on Spanish beaches with Artificial Intelligence

    Legit.Health se une a DKV para prevenir el auge del cáncer de piel en las playas españolas con Inteligencia Artificial

    Con una precisión del 93,23%, la tecnología de diagnóstico cutáneo desarrollada por Legit.Health detecta el melanoma con imágenes de smartphone.

    Utilizando lo que ya se conoce como “dermatología virtual” DKV ofrece, a través de la app Quiero cuidarme Más, todos los servicios de salud de manera digital en el móvil. Una aplicación que permite subir fotografías y visitar virtualmente a un dermatólogo.
     
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    El futuro de la prevención asistida por IA es Legit.Health

    Legit.Health es la revolucionaria herramienta de datos cínicos y comunicación para dermatólogos vanguardistas que triplica 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 automáticamente puntúan las lesiones simplemente analizando imágenes y pequeños cuestionarios realizados por los pacientes (PROMS). En otras palabras: la herramienta rellenará automáticamente la mayoría de los sistemas de gradación dermatológicos como PASI, SCORAD o UAS así como estimar la pre-malignidad de cualquier lesión.

    Como funciona esta revolucionara herramienta para médicos de ultima generación?

    Facilita la detección temprana

    Por difícil que resulte, la detección temprana esta 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 que es verdaderamente preocupante, así que la comunicación entre el médico y el paciente es una de las partes mas 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, permitiendo que coja una sencilla foto con su smarphone y la envía automáticamente a través de la app a su médico en apenas un par de segundos.

    Independientemente de si la enfermedad es maligna, pre-maligna o cae dentro de otra categoría, los algoritmos de deep learning son capaces de distinguir entre mas de 232 patologías distintas, así que 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 la ayuda de los mejores médicos de este campo, la herramienta es capaz de darle al doctor las cinco enfermedades mas 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 mas comunes como 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 diagnostico de pre-malignidad como el Keratoacantoma, la Keratosis actinica 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 los médicos y los 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 smarphone, que es automáticamente enviada a su médico.

    Esta imagen es analizada por el algoritmo cínicamente 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 ser sencilla.

    pre malignancy prediction with artificial intelligence
    pre malignancy prediction with artificial intelligence

    Una herramienta precisa y fiable

    La herramienta de Legit.Health analiza las patologías usando un sistema de gradación que tiene el MID (Minimal important Difference) más bajo y es sensible al menor LDC (Lowest Detectable Change), lo que quiere decir 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 de la terapia 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 mas, tiene una validez y fiabilidad mayor mientras mantiene unas propiedades clinimétricas comparables, gracias al funcionamiento intrínseco de los algoritmo de análisis de imagen.

    En conclusión

    La revolucionaria herramienta desarrollada por Legit.Health representa el futuro de la dermatología. Permitiendo que médicos a lo largo y ancho del globo practiquen una medicina basada en la evidencia usando la mejor herramienta posible durante el proceso de diagnostico y mejorando la calidad de la comunicación entre médico y paciente.

    Gracias a Legit.Health, médicos de todo el mundo pueden mejorar su ratio de diagnostico correcto en un 23%, haciendo que el tratamiento sea más fácil de seguir por parte del paciente al convertirle en una parte activa de su propia recuperación.

    No se puede negar que el uso de algoritmos que estiman la gravedad de una enfermedad representa el futuro de la dermatología y que, sin lugar a duda, ayudará a mejorar el campo.

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