APASI: O futuro brilhante da avaliação da gravidade da psoríase chegou
Introdução
A Legit.Health apresenta um avanço importante na tecnologia de avaliação dermatológica: o sistema APASI (Automatic Psoriasis Area and Severity Index). Esta solução inovadora aproveita o poder da inteligência artificial para analisar imagens clínicas e calcular automaticamente os scores PASI padronizados, transformando a forma como a gravidade da psoríase é avaliada na prática clínica e na investigação.
Utilizando algoritmos de visão computacional, os nossos investigadores criaram uma ferramenta que processa imagens de smartphones e as traduz automaticamente no domínio do PASI, fornecendo avaliações objetivas, rápidas e precisas que complementam os métodos de avaliação clínica tradicionais.
O desenvolvimento e a validação do APASI foram documentados numa publicação científica completa na JEADV Clinical Practice:
O APASI fornece uma estrutura robusta baseada em IA para a avaliação da gravidade da psoríase, oferecendo avaliações rápidas, objetivas e precisas. A sua integração nos fluxos de trabalho clínicos e de investigação poderia melhorar o monitoramento das doenças, aperfeiçoar a avaliação dos tratamentos e reduzir os custos de avaliação.
Mac Carthy T, Dagnino D, Medela A, Fernández G, Aguilar A, Martorell A, Gómez-Tejerina P, Roustán-Gullón G. Artificial Intelligence-Based Quantification to Assess the Automatic Psoriasis Area and Severity Index. JEADV Clin Pract. 2025. https://doi.org/10.1002/jvc2.70143
Compreender o desafio da avaliação da psoríase
A psoríase afeta cerca de 125 milhões de pessoas em todo o mundo, manifestando-se por placas eritematosas com escamas prateadas que afetam significativamente a qualidade de vida dos pacientes. Apesar da visibilidade clínica das lesões de psoríase, obter avaliações de gravidade consistentes e objetivas continua a ser um desafio.
As origens e limitações do PASI
O Índice de Área e Gravidade da Psoríase (PASI) foi publicado pela primeira vez em 1978 por T. Fredericksson e U. Pettersson. A sua fórmula para avaliar a gravidade da condição se tornaria o padrão de referência para dermatologistas de todo o mundo e ainda é amplamente utilizada hoje.
No entanto, a avaliação tradicional do PASI apresenta várias limitações críticas, nomeadamente uma forte variabilidade entre observadores e cálculos manuais morosos.
Como saber se um sistema de pontuação é bom?
Quando se trata de avaliações dermatológicas, a eficácia de um sistema de pontuação é primordial. Mas o que é exatamente que torna um sistema de pontuação confiável e útil? Por consenso científico, foram identificados vários fatores-chave que contribuem para a robustez destes sistemas. Aprofundemos estes elementos fundamentais:
- Facilidade de utilização: este fator determina se o sistema pode ser aplicado sem esforço, tendo em conta as limitações de tempo e recursos financeiros. Um sistema intuitivo é crucial para uma adoção generalizada nos meios clínicos.
- Sensibilidade à mudança: um sistema de pontuação eficaz deve ser capaz de detectar mudanças clinicamente significativas ao longo do tempo. Esta sensibilidade garante que qualquer melhoria ou deterioração do estado de um paciente seja captada com precisão.
- Confiabilidade entre observadores: verifica a consistência entre os resultados obtidos por diferentes observadores que utilizam o sistema de pontuação. Uma grande confiabilidade entre observadores significa que diferentes clínicos chegarão a conclusões semelhantes, o que reforça a credibilidade do sistema.
- Variabilidade intra-observador: verifica a consistência dos resultados quando o mesmo observador utiliza o sistema de pontuação várias vezes. Uma baixa variabilidade intra-observador indica que o sistema fornece resultados estáveis ao longo das avaliações repetidas pelo mesmo clínico.
- Interpretabilidade: um sistema de pontuação prático deve fornecer interpretações qualitativas significativas das suas avaliações, por exemplo, a categorização da gravidade de uma condição como ligeira, moderada ou grave.
Estes critérios garantem não só a eficácia do sistema de pontuação, mas também a sua aplicabilidade e confiabilidade em vários cenários clínicos.
Adaptado de "Methods and definitions to rate the quality of outcome measures". Schmitt, J., Langan, S., Deckert, S., Svensson, A., von Kobyletzki, L., Thomas, K., e 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.
A solução APASI: Avaliação automatizada da psoríase por IA
O APASI combina inteligência artificial com décadas de experiência clínica para fornecer uma avaliação objetiva da gravidade da psoríase.
Quer ver a tecnologia de IA clínica em ação?
Validação baseada em evidências
O APASI foi validado num estudo peer-reviewed publicado na JEADV Clinical Practice (Mac Carthy et al., 2025). O estudo utilizou um conjunto de dados de 2.857 imagens de psoríase anotadas por dermatologistas especialistas.
Após 12 meses de utilização da Legit.Health, durante os quais analisamos a aplicabilidade da ferramenta no nosso hospital, chegamos a conclusões que ajudam a propor um novo paradigma de cuidados no acompanhamento da psoríase.
Seis vantagens-chave do APASI na prática clínica
Isso significa que a nova versão deste sistema de pontuação extrai dados de forma precisa e consistente, tanto nas avaliações de rotina como na investigação clínica. A melhoria é visível na tabela seguinte, que compara os indicadores de desempenho da forma mais comum de utilizar os sistemas de pontuação:
| Papel e caneta | Digital | Automático (IA) | |
|---|---|---|---|
| Auto-supervisão | - | - | Estabelecimento diagnóstico |
| Facilidade de utilização | ≈ 600 segundos | ≈ 420 segundos | ≈ 23 segundos |
| Sensibilidade à mudança | 0 a 4 | 0 a 4 | 0 a 100 |
| Variabilidade entre observadores | Média (20%) | Média (20%) | Mais baixa (8%) |
| Variabilidade intra-observador | Elevada | Elevada | Zero |
Tabela 1: comparação entre os diferentes métodos de pontuação da gravidade de uma doença. O método automático baseado em inteligência artificial obtém melhores resultados na maioria dos indicadores de desempenho.
Graças aos algoritmos de aprendizagem profunda, a Legit.Health liberta os médicos do fastidioso cálculo manual dos sistemas de pontuação e permite a prática de uma dermatologia baseada em evidências mais objetiva. Além disso, ao utilizar algoritmos para medir a secura, a liquenificação, o eritema, a exsudação, o edema e muitos outros sinais, a ferramenta pode calcular os sinais visuais de forma mais confiável e consistente.
1. Avaliação rápida e objetiva da gravidade
O APASI fornece scores PASI automatizados em poucos segundos a partir de imagens de smartphone, eliminando os fastidiosos cálculos manuais que demoram 6 a 10 minutos por paciente aos médicos.
2. Desempenho comparável ao humano na avaliação dos sinais visuais
O sistema avalia os três indicadores PASI-chave com precisão consistente, fornecendo uma classificação de gravidade confiável comparável à de clínicos experientes.
3. Segmentação precisa das lesões
O modelo Xception-multi atingiu uma interseção sobre união (IoU) de 0,752 e um F1-score de 0,843.
4. Reprodutibilidade e padronização melhoradas
A abordagem algorítmica do APASI elimina completamente a variabilidade intra-observador, garantindo avaliações idênticas da mesma lesão ao longo do tempo.
5. Ferramenta valiosa para ensaios clínicos
Ao fornecer avaliações padronizadas e reproduzíveis em múltiplos centros e pontos temporais, o APASI responde a um dos desafios mais importantes dos ensaios clínicos sobre psoríase: a variabilidade entre observadores.
6. Interface clínica intuitiva
O sistema CAD integrado exibe sobreposições de segmentação de lesões, scores de gravidade e gráficos de progressão longitudinal num formato intuitivo.
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Conclusão
O APASI faz avançar a investigação clínica e a prática dermatológica ao fornecer avaliações de gravidade padronizadas e objetivas.
O APASI faz parte do conjunto completo de sistemas de pontuação automáticos alimentados por IA da Legit.Health, que inclui também ASCORAD para a dermatite atópica, AUAS7 para a urticária, AIHS4 para a hidradenite supurativa e ALEGI para a acne.
Trabalhe conosco
Na Legit.Health, trabalhamos para melhorar ainda mais a tecnologia APASI e criar ferramentas ainda melhores.
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