Seja um laboratório farmacêutico, uma biotech ou uma CRO, a plataforma IA da Legit.Health traz o que realmente importa: database lock mais rápido, 15% mais dados completos e qualidade de nível regulatório com uma melhor inter-rater reliability.

Há alguns anos, publicámos um artigo explicando 7 formas em que a nossa tecnologia IA melhora os ensaios clínicos em dermatologia. Desde então, aprendemos muito trabalhando com laboratórios farmacêuticos, biotechs e CROs em todo o mundo. Por isso, decidimos apresentar-lhe uma atualização.

Este artigo é uma visão estratégica destinada às equipes de operações clínicas, bioestatística, assuntos médicos e stakeholders executivos, demonstrando como a tecnologia IA acelera diretamente a sua entrada no mercado ao mesmo tempo que reforça o seu dossier de submissão regulatória.

1. Arranque de centro acelerado: Formação mais rápida com melhor adesão ao protocolo​

Desafios​

• Os ensaios focados na dermatologia requerem frequentemente centros especializados pois a captura de imagens e o scoring (por ex., índices de gravidade) são muito específicos e exigem precisão.
• Os sistemas de scoring manual de gravidade (PASI, EASI, SCORAD, HiSCR, IHS4, IGA, GAGS, VASI, etc.) são fastidiosos e sujeitos à variabilidade e a dados em falta.
• Os centros podem excluir pacientes ou perder dados quando as definições de scoring não são claras ou demoram demasiado tempo, o que reduz o tamanho do conjunto de dados utilizável e aumenta o risco de desvios do protocolo.

Solução​

A IA da Legit.Health automatiza o scoring de vários índices de gravidade dermatológica estabelecidos. Por exemplo, a plataforma suporta a medição automática do EASI e SCORAD para a dermatite atópica, assim como o HiSCR e IHS4 para a hidradenite supurativa, o SALT para a alopecia, o PASI para a psoríase, entre outros.

2. Atrair mais centros​

3. Qualidade dos dados superior: 15% mais inter-rater reliability​

4. Monitoramento dos centros em tempo real: Reduzir riscos e melhorar a supervisão​

5. Database lock mais rápido​

6. Aceleração global do time-to-market​

7. Evidências regulatórias mais sólidas​

Perguntas frequentes​

Resumo​

Em resumo, a Legit.Health oferece vantagens significativas para os ensaios clínicos em dermatologia:

• Melhor eficiência de formação dos centros e adesão ao protocolo.
• Carga reduzida do investigador.
• Scoring de gravidade objetivo e padronizado.
• Eficiência operacional melhorada.
• Sólida base científica/regulatória via publicações peer-reviewed.

What is the Spanish National Security Framework (ENS)?​

The National Security Framework, regulated by Royal Decree 311/2022, establishes the security principles and requirements that the information systems of the Spanish public sector, as well as the technology companies that provide services to them, must meet. Its purpose is to build trust in the use of electronic means, protecting information and services against threats that could compromise their availability, integrity, confidentiality, authenticity and traceability.

The ENS certification is not a one-off formality: it is granted following a formal audit carried out by a body accredited by ENAC, and it is maintained through periodic audits, which guarantees that the level of security is sustained over time.

What the ENS certification brings to hospitals and healthcare administrations​

When handling health data and integrating solutions into public infrastructure, working with ENS-certified providers is a requirement. The certification gives institutions the assurance that the technology they incorporate into their clinical workflows meets the security standard recognised by the public administration.

In practice, the technology and data protection officers of a healthcare centre can adopt the Legit.Health solution with the confidence that their patients' clinical information is handled with the utmost safeguards and that regulatory compliance is certified by an independent third party. The result: fewer barriers in public procurement, faster adoption of innovation and, above all, greater protection for the person who matters most, the patient.

Responsible technology at the service of the clinician​

This certification reflects a conviction that guides everything we do: artificial intelligence in medicine only makes sense if it is responsible, reliable and at the service of the healthcare professional. Our technology does not replace the clinician's judgement, it supports it, providing objective and reproducible information so that the clinical decision always remains in the hands of the professional.

The ENS certification is one more step in that commitment. It demonstrates that the trust placed in us by hospitals, professionals and patients is backed by verifiable facts and by the scrutiny of independent bodies. We will keep investing in security, quality and scientific rigour, because we understand that it is the only way to build scalable healthcare technology.

Want to know how to integrate Legit.Health into your institution? Write to us through the contact form and our team will guide you through the entire process.

Visite-nos no stand 4-5​

Você nos encontrará no stand 4-5, mesmo ao lado da zona Podcast da AEDV. Venha nos cumprimentar, peça uma demonstração ao vivo da nossa plataforma e conheça a equipe por detrás da tecnologia.

Programa das apresentações​

A nossa equipa intervirá em várias sessões ao longo do congresso. Eis o programa completo:

Nota: Recomendamos que consulte o programa oficial do congresso para qualquer atualização relativa à atribuição de salas ou horários.

Agende uma reunião com a nossa equipa​

Quer ver uma demonstração da nossa ferramenta ou saber como integrar a IA na sua prática clínica? Reserve uma reunião conosco durante o congresso para descobrir tudo o que a Legit.Health pode fazer por você.

O que é a Legit.Health?​

A Legit.Health é um dispositivo médico de IA com marcação CE e registro Anvisa que apoia os profissionais de saúde no diagnóstico, avaliação da gravidade e monitoramento de mais de 320 condições cutâneas, tudo a partir de uma imagem standard.

Desenvolvemos uma suite de ferramentas de scoring validadas e baseadas em IA que substituem as avaliações manuais subjetivas por medições objetivas e reproduzíveis:

• ALEGI - Acne Lesion and Grade Index para a gravidade da acne.
• APASI - Automatic Psoriasis Area and Severity Index.
• ASCORAD - Automated SCORAD para a avaliação da dermatite atópica.
• AIHS4 - Automated IHS4 score para a hidradenite supurativa.
• AUAS - Automated Urticaria Activity Score para o acompanhamento da urticária.

Quer saber mais?​

Preencha este breve formulário e entraremos em contato com você:

Esperamos encontrar você na AEDV 2026 na Gran Canaria! Para qualquer questão ou informação adicional, entre em contato conosco em hola@legit.health.

As doenças da pele representam cerca de 24% das consultas de clínica geral (GP) no Reino Unido.¹ Só em Inglaterra, isso traduz-se em aproximadamente 13 milhões de atendimentos relacionados com a pele nos cuidados primários por ano.² Em qualquer semana, uma parte significativa da carga de trabalho de cada clínico de família envolve uma erupção, uma lesão, uma coceira, uma exacerbação ou uma questão de acompanhamento sobre uma condição de longa duração como eczema, psoríase, acne ou hidradenite supurativa.

O câncer de pele domina a conversa sobre dermatologia porque é urgente e sensível ao tempo. Mas não é o que a maioria dos pacientes apresenta. Em estudos publicados no Reino Unido e internacionais, as condições cutâneas malignas representam apenas cerca de 5% dos casos de dermatologia vistos nos cuidados primários; os outros 95% são apresentações inflamatórias, infecciosas, autoimunes ou de acompanhamento. Veja a nossa análise da distribuição de casos de dermatologia. O percurso tem de funcionar para ambas as extremidades desse espectro, não apenas para a fatia urgente.

O suporte ao diagnóstico em todo o espectro, desde o câncer de pele suspeito até uma infecção bacteriana comum, tem este aspecto:

Detected conditions (Top-5)

1. Melanoma cutâneo47.7%
2. Carcinoma basocelular1.24%
3. Carcinoma espinocelular intraepidérmico0.41%
4. Malformação linfática0.36%
5. Verrugas planas0.36%

---

• Melanoma cutâneo
• Carcinoma basocelular
• Carcinoma espinocelular intraepidérmico
• Malformação linfática
• Verrugas planas
• Other

Probability

0102030405060708090100

Detected conditions (Top-5)

1. Impetigo77.53%
2. Leishmaniose cutânea1.95%
3. Impetigo bolhoso1.03%
4. Furúnculo0.59%
5. Tinha facial0.48%

---

• Impetigo
• Leishmaniose cutânea
• Impetigo bolhoso
• Furúnculo
• Tinha facial
• Other

Probability

0102030405060708090100

A distribuição importa. O câncer de pele suspeito é a fatia mais urgente da dermatologia, mas está longe de ser a maior. O grosso do que os clínicos de família veem é doença cutânea crônica, inflamatória ou infecciosa, e a maioria desses casos nunca precisa de uma consulta hospitalar.

No entanto, para muitos desses pacientes, o próximo passo no percurso é uma longa espera. Os dados de Referral to Treatment (RTT) do NHS England colocam a dermatologia entre as especialidades com maior tempo de espera no país.³ Em partes de Inglaterra, a espera mediana para uma primeira consulta de dermatologia é de 17 semanas, e as pessoas referenciadas urgentemente pela via 2-week-wait (2WW) de câncer de pele suspeito estão numa das maiores coortes 2WW do sistema.⁴

Uma especialidade que está em todo o lado nos cuidados primários​

O que é notório sobre a dermatologia no Reino Unido é que quase todo o trabalho centrado no paciente acontece nos cuidados primários. A pele está consistentemente entre os principais motivos para novas consultas de clínica geral.¹⁵ A maioria dessas consultas é gerida e resolvida inteiramente pelo clínico de família.

Quando um clínico de família precisa de apoio especializado, o acesso é estreito. O Getting It Right First Time (GIRFT) descreveu o mesmo no seu relatório de especialidade de 2021: variação regional significativa, taxas de vagas e um serviço que tem dificuldade em absorver a procura rotineira e urgente ao mesmo tempo.⁶

Onde o percurso falha​

Há três pontos de falha que valem a pena nomear.

No primeiro contato. Um clínico de família é solicitado a decidir o que é urgente sem olhos especializados. A qualidade das fotografias varia de clínica para clínica, as descrições de gravidade são escritas em texto livre, e a carta de referenciação é o único objeto estruturado que viaja para diante.

No acesso à referenciação. Os tempos de espera RTT em dermatologia estão entre os mais longos de qualquer especialidade.³ O câncer de pele suspeito viaja pela via 2WW, e o volume nessa via cresceu mais rapidamente do que a capacidade para o absorver.⁴

No acompanhamento. A doença cutânea crônica é avaliada por impressão em vez de medição. Os scores de gravidade como o Psoriasis Area and Severity Index (PASI) e o SCORing Atopic Dermatitis (SCORAD) existem precisamente para que "estará isto a melhorar" possa ser respondido com dados; na prática cotidiana, são calculados manualmente quando o são.

Como os fluxos de trabalho apoiados por IA se encaixam​

Esta é a lacuna que um fluxo de trabalho de dermatologia apoiado por IA está concebido para fechar. Um dispositivo médico regulado que vive dentro da consulta, treinado para reconhecer apresentações dermatológicas e calcular scores de gravidade a partir de uma imagem clínica, pode fazer três coisas ao mesmo tempo: padronizar a captura, devolver uma avaliação objetiva e estruturar os dados que são enviados adiante.

A Legit.Health é uma dessas plataformas. É um dispositivo médico com marcação CE e registo na MHRA concebido para apoiar o espectro completo da dermatologia: triagem estruturada no primeiro contato, pontuação objetiva da gravidade para doenças crônicas, e acompanhamento reproduzível ao longo do tempo.

Em implementações, a triagem apoiada por IA e a pontuação da gravidade foram associadas a uma redução de até 33% nas referenciações desnecessárias para especialistas, e a 82% dos clínicos de cuidados primários reportando maior confiança diagnóstica após introduzir a ferramenta no seu fluxo de consulta.⁷

Construído para o percurso do NHS​

Para um prestador do NHS ou privado no Reino Unido, as questões práticas são sobre regulação, integração e governação de informação.

A Legit.Health é um dispositivo médico regulado com marcação Conformité Européenne (CE), registo na Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA), e certificação sob ISO 13485 e ISO 27001. Integra-se com os sistemas de registos eletrônicos de saúde (EHR) que os cuidados primários já utilizam, incluindo o EMIS.

Como isto se mapeia ao Plano de 10 Anos do NHS​

O Plano de Saúde de 10 Anos do NHS foi explícito sobre a direção de mudança do serviço. Nomeia três mudanças estratégicas: de hospital para comunidade, de doença para prevenção, e de analógico para digital. A dermatologia é uma das especialidades onde as três mudanças se encontram.

De hospital para comunidade. A maioria das doenças da pele é, e deve ser, gerida nos cuidados primários. Um suporte de triagem e de gravidade apoiado por IA dá a esses clínicos melhores dados no ponto de decisão.

De doença para prevenção. A via 2WW existe precisamente porque apanhar o câncer de pele cedo muda o resultado. Uma imagem padronizada e uma avaliação estruturada no primeiro contato tornam a detecção precoce mais confiável.

De analógico para digital. O Plano de 10 Anos pede ferramentas digitais que vivam dentro do fluxo de trabalho clínico, não ao lado dele.

Por que isto importa agora​

Fechar a lacuna não virá de uma única ferramenta ou de um único hospital. Virá do trabalho lento e pouco glamoroso de melhorar a porta de entrada da dermatologia: melhores imagens, melhores dados, melhores referenciações, melhor acompanhamento.

Trabalhe conosco​

Se é um Diretor Clínico de Primary Care Network (PCN), um responsável digital de Integrated Care Board (ICB), um GP with Extended Role (GPwER) em dermatologia, um diretor clínico, um Chief Digital and Information Officer (CDIO), ou um responsável de inovação hospitalar privado, e está trabalhando no redesenho do percurso de dermatologia, gostaríamos de falar. Deixe os seus dados abaixo e alguém da nossa equipe do Reino Unido entrará em contato.

Referências​

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.

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.

Durante o evento apresentaremos quatro pósteres científicos que mostram como a Inteligência Artificial clinicamente validada está transformando a dermatologia numa disciplina mais eficiente e centrada no paciente.

O nosso trabalho demonstra como a IA pode reduzir a variabilidade, poupar tempo em consulta e extrair endpoints objetivos tanto na prática clínica como em ensaios clínicos.

Os nossos estudos aceites​

Por que isto é importante​

A Legit.Health está redefinindo a abordagem da dermatologia ao fornecer ferramentas úteis e clinicamente validadas com IA que transformam tanto a prática diária como a investigação. Estes resultados sublinham a relevância da nossa inovação: converter avaliações complexas e subjetivas em endpoints objetivos, reproduzíveis e escaláveis.

Com este compromisso, aspiramos a:

• Melhorar os fluxos de trabalho clínicos e otimizar os cuidados ao paciente.
• Facilitar o acompanhamento remoto e um acesso mais equitativo aos serviços de dermatologia.
• Impulsionar os ensaios clínicos e a investigação com dados padronizados que aceleram a inovação.

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Esperamos ver você na EADV 2025. Para qualquer questão ou mais informações, nos escreva para hola@legit.health.

O que é a Legit.Health?​

A Legit.Health é uma ferramenta baseada em IA concebida para apoiar os profissionais de saúde no diagnóstico e acompanhamento de doenças dermatológicas através de uma simples fotografia móvel. Com a nossa tecnologia pode:

• Determinar automaticamente a gravidade da patologia.
• Monitorar o progresso do paciente e avaliar a eficácia do tratamento.
• Receber suporte de diagnóstico com probabilidades sobre mais de 300 patologias cutâneas.
• Poupar tempo em consulta e otimizar os fluxos de trabalho clínicos.

Cumprimos as regulamentações de proteção de dados na Europa (RGPD) e nos Estados Unidos (HIPAA), garantindo os mais elevados padrões de segurança e privacidade. Além disso, a nossa solução possui a marcação CE como dispositivo médico e o registro na Anvisa, cumprindo os requisitos europeus de qualidade e segurança clínica.

O melanoma é uma doença muito importante a considerar. Ninguém o nega. É uma doença maligna com uma elevada taxa de mortalidade. No entanto, compreender a prevalência real das condições dermatológicas é crucial.

Prevalência real das condições dermatológicas​

Embora as malignidades sejam frequentemente destacadas em dermatologia, representam apenas uma pequena fração do total de condições dermatológicas. O seguinte gráfico circular ilustra a distribuição de várias doenças dermatológicas:

Vamos detalhar estas categorias para compreender a sua importância e a necessidade de uma cobertura abrangente em dermatologia.

Doenças infecciosas (57%)​

As doenças infecciosas da pele representam a maior categoria a nível mundial, compreendendo aproximadamente 57% das condições dermatológicas. As infecções fúngicas constituem cerca de 34%, as infecções bacterianas cerca de 23% e as infecções virais como o herpes zoster e as verrugas genitais também contribuem significativamente¹.

Detected conditions (Top-5)

1. Impetigo77.53%
2. Leishmaniose cutânea1.95%
3. Impetigo bolhoso1.03%
4. Furúnculo0.59%
5. Tinha facial0.48%

---

• Impetigo
• Leishmaniose cutânea
• Impetigo bolhoso
• Furúnculo
• Tinha facial
• Other

Probability

0102030405060708090100

A Legit.Health responde a esta necessidade fornecendo uma cobertura abrangente para doenças infecciosas da pele, incluindo infecções virais como herpes zoster e verrugas genitais, infecções bacterianas como impetigo e infecções fúngicas como candidíase, entre muitas outras.

Outras condições (19%)​

Condições como a acne vulgaris, a alopecia areata e a urticária constituem uma parte substancial das condições dermatológicas, aproximadamente 19%, afetando significativamente a qualidade de vida e o bem-estar psicológico².

Detected conditions (Top-5)

1. Acne76.62%
2. Foliculite por Malassezia7.14%
3. Dermatite seborreica1.79%
4. Rosácea1.02%
5. Dermatite eczematosa0.98%

---

• Acne
• Foliculite por Malassezia
• Dermatite seborreica
• Rosácea
• Dermatite eczematosa
• Other

Probability

0102030405060708090100

A Legit.Health também cobre uma ampla gama de outras condições dermatológicas, incluindo acne, alopecia e urticária, assegurando cuidados abrangentes para os pacientes com estas doenças comuns mas com impacto significativo.

Doenças inflamatórias (15%)​

Condições como psoríase, dermatite atópica e hidradenite supurativa são prevalentes, afetando milhões de pessoas em todo o mundo.

A psoríase por si só afeta aproximadamente 2-4% da população mundial, enquanto a dermatite tem uma prevalência ao longo da vida de até 30%³.

Detected conditions (Top-5)

1. Psoríase pustulosa generalizada77.03%
2. Psoríase pustulosa2.31%
3. Pênfigo0.95%
4. Zona0.48%
5. Tuberculose cutânea0.48%

---

• Psoríase pustulosa generalizada
• Psoríase pustulosa
• Pênfigo
• Zona
• Tuberculose cutânea
• Other

Probability

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Para além das doenças inflamatórias comuns da pele, a Legit.Health também fornece cobertura para doenças raras e condições graves como psoríase pustulosa generalizada, assegurando que os pacientes com estas doenças debilitantes recebam os cuidados de que necessitam.

Doenças malignas (5%)​

Apesar do elevado perfil público das doenças malignas da pele devido à sua gravidade, estas condições constituem uma fração menor das doenças dermatológicas (cerca de 5%). O carcinoma basocelular (CBC) e o carcinoma espinocelular (CEC) constituem a maioria dos cânceres de pele, enquanto o melanoma, embora agressivo, continua a ser relativamente menos comum⁴.

Detected conditions (Top-5)

1. Melanoma cutâneo47.7%
2. Carcinoma basocelular1.24%
3. Carcinoma espinocelular intraepidérmico0.41%
4. Malformação linfática0.36%
5. Verrugas planas0.36%

---

• Melanoma cutâneo
• Carcinoma basocelular
• Carcinoma espinocelular intraepidérmico
• Malformação linfática
• Verrugas planas
• Other

Probability

0102030405060708090100

Doenças autoimunes (3%)​

As condições autoimunes da pele como o lúpus eritematoso cutâneo, a dermatomiosite e as doenças bolhosas, embora graves, constituem coletivamente cerca de 3% dos casos dermatológicos⁵.

Detected conditions (Top-5)

1. Lúpus eritematoso cutâneo50.11%
2. Necrobiose lipoídica1.42%
3. Dermatose negligente1.26%
4. Tuberculose cutânea1.14%
5. Pênfigo familiar benigno1.03%

---

• Lúpus eritematoso cutâneo
• Necrobiose lipoídica
• Dermatose negligente
• Tuberculose cutânea
• Pênfigo familiar benigno
• Other

Probability

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Genodermatoses (1%)​

Estas doenças genéticas raras, incluindo a epidermólise bolhosa e a ictiose, constituem menos de 1% das condições da pele, mas requerem atenção clínica significativa devido à sua natureza crônica e debilitante⁶.

Doenças vasculares (1%)​

As condições vasculares como hemangiomas e malformações vasculares representam cerca de 1% das doenças dermatológicas. Embora frequentemente benignas, podem causar problemas funcionais e estéticos significativos⁷.

Detected conditions (Top-5)

1. Hemangioma85.87%
2. Dermatite papular infantil0.22%
3. Zona0.19%
4. Nevus epidérmico0.17%
5. Angioma0.17%

---

• Hemangioma
• Dermatite papular infantil
• Zona
• Nevus epidérmico
• Angioma
• Other

Probability

0102030405060708090100

A Legit.Health também cobre condições vasculares, incluindo aquelas que afetam os bebés, assegurando cuidados abrangentes para os pacientes com estas condições.

Deve se focar apenas na malignidade?​

Focar-se principalmente na malignidade descarta a grande maioria dos pacientes que sofrem de outras condições. Embora as doenças malignas sejam graves e requeiram atenção, as doenças inflamatórias, infecciosas e autoimunes crônicas têm um impacto significativo na qualidade de vida, na produtividade e na saúde psicológica dos cidadãos.

Em conclusão, embora a malignidade mereça atenção devido à sua gravidade e potenciais resultados fatais, a maior parte das condições dermatológicas e, portanto, a maior parte da prática dermatológica se encontra em outros lugares. Uma visão mais ampla da dermatologia que inclua doenças infecciosas, inflamatórias, autoimunes, genéticas, vasculares e outras é crucial para satisfazer as necessidades abrangentes de cuidados médicos dos pacientes em todo o mundo.

Referências​

Resumo Executivo​

Ambos os modelos cumprem os requisitos técnicos para teledermatologia, mas o Galaxy A16 é melhor para o diagnóstico por imagiologia dermatológica.

O teste em condições reais não revelou diferenças significativas, mas segundo o fabricante, o A16 tem uma câmera ligeiramente melhor, um processador mais potente, uma tela de melhor qualidade e maior suporte de software.

No entanto, ambos ficam muito atrás do iPhone 16 Pro, que é aproximadamente 8 vezes mais caro mas oferece uma qualidade de câmera e desempenho geral superiores.

Introdução​

A teledermatologia implica a utilização de imagens para diagnosticar e monitorar doenças da pele remotamente, tornando essencial que os dispositivos tenham bom desempenho em cenários específicos como:

• Capturar imagens detalhadas de lesões não localizadas e pigmentadas em diversas condições de iluminação.
• Assegurar uma qualidade de imagem consistente para um diagnóstico preciso e medição da gravidade.
• Apoiar os fluxos de trabalho de saúde integrando-se perfeitamente com tecnologia de teledermatologia, como a Legit.Health.
• Proporcionar um desempenho confiável durante a utilização prolongada em ambientes clínicos ou de campo.

Estas tarefas são críticas para dermatologistas e prestadores de cuidados de saúde que pretendem oferecer cuidados remotos eficazes e melhorar os resultados dos pacientes. Por isso, a escolha do smartphone é crucial, pois impacta diretamente na qualidade das imagens capturadas para a análise de lesões cutâneas.

Requisitos Técnicos​

Para analisar os requisitos técnicos das câmeras de smartphone, utilizamos as especificações do dispositivo médico Legit.Health, que é um dispositivo médico certificado para o diagnóstico dermatológico e a medição da gravidade.

As características-chave da Legit.Health incluem:

• Diagnóstico diferencial para mais de 300 condições, incluindo doenças malignas, doenças inflamatórias, doenças infecciosas, doenças autoimunes, genodermatoses, doenças vasculares e outros processos dermatológicos.
• Medição automática da gravidade para doenças crônicas, permitindo aos profissionais de saúde tomar decisões informadas com base em dados objetivos. A Legit.Health calcula uma ampla gama de sistemas de pontuação dermatológicos validados internacionalmente, incluindo: PASI, SCORAD, EASI, IHS4, GAGS, UAS7, SALT, Escala LUDWIG, GPPGA ou VASI, entre outros.
• Estrutura de avaliação da qualidade de imagem para assegurar condições de diagnóstico ótimas. Se a qualidade da imagem for inadequada, o sistema solicita imediatamente ao usuário que a tire novamente, oferecendo orientação sobre como melhorá-la.

Quanto à câmera, os requisitos técnicos para o dispositivo médico Legit.Health são:

Características Técnicas​

Câmera​

Câmera Principal (traseira)​

A câmera principal, essencial para este caso de uso, tem as mesmas especificações técnicas em ambos os modelos. A resolução de 50MP permite fotografias muito detalhadas, e a abertura f/1.8 melhora o desempenho com pouca luz.

Câmera Macro​

Infelizmente, ambos os modelos têm uma câmera macro de fraca qualidade (2 MP), que não é ideal para teledermatologia. A câmera macro está concebida principalmente para fotografias de perto, mas a sua baixa resolução e características básicas limitam a sua eficácia para o diagnóstico por imagiologia detalhada de lesões cutâneas.

Teste de Uso com a Legit.Health​

Para avaliar o desempenho em condições reais do Samsung Galaxy A16 e A05S para teledermatologia, realizou-se um teste prático utilizando o dispositivo médico Legit.Health. Isto implicou capturar imagens de lesões tanto não localizadas como pigmentadas. As imagens foram processadas através dos algoritmos da Legit.Health.

O teste foi realizado em condições idênticas de iluminação e distância, com as mesmas lesões dermatológicas dos mesmos pacientes.

Resultados​

Em todos os casos, os resultados dos testes diagnósticos foram quase idênticos, sem diferenças significativas nos resultados. A precisão média em todos os pacientes foi muito semelhante, e ambos os dispositivos ofereceram bom desempenho em termos de qualidade de imagem e capacidades diagnósticas.

Recomendação Final

Para este projeto, o Samsung Galaxy A16 destaca-se sobre o Galaxy A05S, embora a superioridade possa não ser decisiva. Os aspectos em que o A16 se distingue são:

• Processador: Exynos 1330, particularmente útil para multitarefa.
• Tela: Super AMOLED com melhor reprodução das cores.
• Sistema Operacional: Android 14 com uma promessa de 6 anos de atualizações.
• Certificação IP54: Resistência à água e ao pó.

No entanto, as diferenças observadas não parecem ser críticas. Ambos os dispositivos poderiam ser adequados para uso num ambiente de teledermatologia.

Comparação com o modelo de referência​

À data deste relatório, o melhor smartphone para teledermatologia é o iPhone 16 Pro.

O iPhone 16 Pro é aproximadamente 8 vezes mais caro. No entanto, é significativamente melhor em termos de qualidade de câmera, bem como de desempenho geral.

Especialmente notáveis são as capacidades macro do iPhone 16 Pro, que permite fotografias de perto com uma distância mínima de 2 cm, tornando-o ideal para o diagnóstico por imagiologia detalhada de lesões cutâneas.

Programa de apresentações e pósteres​

Durante a AEDV 2025, a nossa equipa apresentará as suas investigações e avanços através de palestras, simpósios e comunicações orais. Consulte o programa abaixo:

Nota: Recomendamos estar atentos a qualquer atualização oficial da agenda relativamente a mudanças de sala ou horário para a AEDV 2025.

Agende uma reunião com a nossa equipa​

Tem interesse em ver uma demonstração da nossa ferramenta ou aprender como implementar a IA na sua clínica?

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Recordando 2024​

Em 2024, apresentámos a nossa investigação sobre o impacto da Legit.Health no diagnóstico e na referenciação em condições dermatológicas nos cuidados primários. Os resultados foram promissores, demonstrando uma melhoria significativa na precisão diagnóstica e uma redução nas referenciações desnecessárias.

IA ao serviço da Dermatologia​

Este ano, as nossas apresentações e simpósios vão se focar em como a IA está transformando o diagnóstico e o acompanhamento de condições dermatológicas como a acne, a dermatite atópica e a psoríase, entre outras. Junte-se às nossas sessões para aprender sobre:

• Os últimos avanços em algoritmos de visão computacional aplicados à dermatologia.
• Como reduzir o tempo de diagnóstico e melhorar a precisão das avaliações médicas.
• Casos de uso reais e sucessos de implementação em clínicas e hospitais.

Onde nos encontrar​

A equipa da Legit.Health estará presente em várias sessões científicas ao longo do congresso. Convidamos você a nos visitar, nos conhecer e descobrir como colaboramos com profissionais de saúde para melhorar os cuidados dermatológicos.

Quer saber mais?​

Preencha este breve formulário e entraremos em contato com você:

Esperamos ver você na AEDV 2025! Para qualquer questão ou mais informações, não hesite em nos escrever para hola@legit.health.

O que é a Legit.Health?​

A Legit.Health é uma ferramenta baseada em IA concebida para apoiar os profissionais de saúde no diagnóstico e no acompanhamento de condições dermatológicas através de uma simples fotografia móvel. Com a nossa tecnologia, pode:

• Determinar automaticamente a gravidade da doença.
• Monitorar o progresso do paciente de forma quantitativa e avaliar a eficácia do tratamento.
• Receber suporte de diagnóstico com dados de probabilidade para mais de 300 condições.
• Poupar tempo nas consultas e otimizar os fluxos de trabalho clínicos.

Cumprimos as regulamentações de proteção de dados tanto na Europa (RGPD) como nos Estados Unidos (HIPAA), garantindo os mais elevados padrões de segurança e privacidade. Além disso, a nossa solução está Certificada CE como dispositivo médico, cumprindo os requisitos europeus de qualidade e segurança clínica.

O que é a ISO 13485?​

A ISO 13485 é a norma mundialmente reconhecida para os sistemas de gestão da qualidade (SGQ) específicos da indústria de dispositivos médicos. Desenvolvida pela Organização Internacional de Normalização (ISO), esta norma garante que as organizações do setor de dispositivos médicos cumprem requisitos regulatórios rigorosos em cada etapa do ciclo de vida de um produto, desde o desenvolvimento e a fabricação até a entrega e as atividades pós-comercialização.

Por que a ISO 13485 é importante​

Obter a certificação ISO 13485 é mais do que um simples distintivo de honra, é uma etapa essencial para garantir que os nossos produtos e serviços são seguros, confiáveis e cumprem os mais elevados padrões de qualidade. Eis por que esta certificação é tão importante:

1. Conformidade regulatória: A ISO 13485 ajuda-nos a cumprir os requisitos regulatórios em diferentes mercados, facilitando a expansão global da Legit.Health.
2. Qualidade melhorada dos produtos: Ao aderir aos rigorosos requisitos da ISO 13485, podemos fornecer de forma consistente dispositivos médicos de alta qualidade.
3. Gestão dos riscos: A norma enfatiza uma abordagem baseada nos riscos para a gestão da qualidade, ajudando-nos a identificar e a atenuar os riscos potenciais ao longo do ciclo de vida do produto.
4. Confiança dos clientes: A certificação reforça o nosso compromisso com a qualidade e a segurança, promovendo uma maior confiança entre os nossos clientes, parceiros e partes interessadas.

O caminho para a certificação​

A obtenção da certificação ISO 13485 foi um percurso desafiante, mas gratificante. Exigiu que avaliássemos e melhorámos os nossos processos de gestão da qualidade. A nossa equipe trabalhou incansavelmente para implementar as melhores práticas em todos os aspectos das nossas operações.

O que significa para os nossos clientes​

Para os nossos clientes, a certificação ISO 13485 é uma indicação clara de que a Legit.Health se compromete a fornecer produtos e serviços da mais alta qualidade. Isso significa que ao escolher a Legit.Health, pode ter a certeza de que está se associando a uma empresa que prioriza a segurança, a qualidade e a conformidade regulatória em cada etapa.

Olhar para o futuro​

Embora a obtenção da certificação ISO 13485 seja uma etapa importante, é apenas o começo. Na Legit.Health, nos comprometemos com a melhoria contínua e a inovação, assegurando não só que cumprimos, mas que superamos as normas estabelecidas pela indústria.

Conclusão​

A obtenção da certificação ISO 13485 é um momento de orgulho para a Legit.Health, marcando um novo capítulo no nosso compromisso com a qualidade, a segurança e a excelência. Agradecemos por fazer parte do nosso percurso!

O futuro da medição da hidradenite supurativa chegou: o sistema avançado AIHS4 (Automatic, International Hidradenitis Suppurativa Severity Scoring System) da Legit.Health. Os pesquisadores desenvolveram uma ferramenta que processa imagens de smartphones e as analisa automaticamente segundo os mesmos critérios que o IHS4.

É amplamente reconhecido que medições de resultados objetivas, confiáveis e precisas são essenciais para a prática de uma medicina baseada em evidências. No caso da hidradenite supurativa, o IHS4 é a ferramenta de medição mais moderna e confiável. A sua utilização é amplamente recomendada nos ensaios clínicos e na prática diária. Por isso, a Legit.Health o escolheu como base para a sua nova tecnologia avançada.

O AIHS4 foi mencionado em publicações científicas recentes, como o seguinte artigo do Conselho Nacional de Pesquisa de Itália e das Universidades de Palermo e Messina:

(...) para substituir o IHS4, moroso e sujeito a variabilidade, é introduzido o AIHS4, utilizando um modelo DL, Legit.Health-IHS4net, para a detecção de lesões (...). Estes dados sublinham a utilidade da IA na dermatologia baseada em evidências. Esta ferramenta pode reforçar as capacidades dos dermatologistas na sua prática diária e nos ensaios clínicos.

Origens do IHS4​

Antes do desenvolvimento do IHS4, em 2017, outros sistemas, como a classificação de Hurley ou o score de Sartorius modificado, eram amplamente utilizados pelos médicos. Embora esses sistemas mais antigos careçam de granularidade e precisão, a ausência de um método alternativo generalizou a sua utilização na prática clínica e nos ensaios.

No entanto, ela [a classificação de Hurley] é estática e não foi concebida como um score dinâmico que permita uma avaliação precisa da extensão da inflamação em cada estádio.

O IHS4 foi elaborado tendo em conta estas questões, e o grupo de especialistas que o criou procurou encontrar uma forma mais objetiva, precisa e confiável de medir a gravidade da hidradenite supurativa.

A fórmula elaborada pelo grupo de especialistas soma os três sintomas mais comuns da hidradenite supurativa e multiplica-os por um fator correspondente ao caráter sintomático da gravidade da doença. Assim, o número de nódulos é multiplicado por 1, o número de abcessos por 2 e o número de túneis de drenagem (fístulas/seios) por 4.

A soma destes elementos dá o score IHS4. Este score é depois comparado com uma pequena tabela de referência que atribui um significado interpretável a cada intervalo de score.

• Menos de 3 pontos: Ligeira
• Entre 3 e 10 pontos: Moderada
• Mais de 11 pontos: Grave

Limitações do IHS4 (papel e caneta)​

Uma classificação precisa da gravidade da doença depende da avaliação subjetiva da manifestação clínica por um médico, pelo que a experiência do médico desempenha um papel importante.

Embora tenha contribuído para resolver os problemas dos seus predecessores, o IHS4 apresenta os mesmos problemas que muitos outros sistemas de pontuação: um elevado grau de subjetividade devido à natureza visual do teste, e um processo considerado demasiado moroso e fastidioso por muitos médicos.

Ultrapassando as calculadoras digitais​

O caso do IHS4 é muito particular. Ao contrário da maioria dos sistemas de pontuação dermatológica para outras doenças, como PASI ou SCORAD, o desenvolvimento relativamente recente deste método permitiu à comunidade médica saltar uma etapa comum, mas ultrapassada, no avanço deste domínio.

Com o AIHS4, saltamos diretamente para o futuro da dermatologia, abordando simultaneamente as questões de tempo e objetividade do método tradicional.

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.

A dermatologia deu um passo gigante com a chegada do ALEGI (Acne LEsion Grading Index), índice inovador de pontuação das lesões de acne da Legit.Health. Eminentes investigadores especializados em aprendizagem profunda e redes neurais colaboraram com dermatologistas de renome para criar esta ferramenta algorítmica avançada, concebida para apoiar a nova geração de profissionais de saúde. Esta solução inovadora integra tecnologia avançada e conhecimentos médicos especializados para oferecer uma plataforma robusta de avaliação dermatológica e planejamento de tratamentos.

É amplamente reconhecido que medições de resultados objetivas, confiáveis e precisas são essenciais para a prática de uma medicina baseada em evidências. No caso da acne, é particularmente difícil e fastidioso aplicar os sistemas de pontuação mais comuns, pois obrigam o médico a contar manualmente as lesões.

Por isso, a Legit.Health desenvolveu esta ferramenta que conta o número e a densidade das lesões de acne. Assim, medir a gravidade da acne se faz em poucos segundos.

A abordagem limitada dos sistemas tradicionais de pontuação da acne​

Desde que DM. Pillsbury e a sua equipe desenvolveram o primeiro sistema de avaliação da acne, em 1956, foram feitas numerosas tentativas para encontrar um sistema de avaliação fácil de usar, confiável e preciso para esta doença. Existem hoje mais de 30 métodos, que compartilham todos um de dois problemas subjacentes.

Por um lado, alguns métodos, como o GAGS, concentram-se na identificação das lesões. Estes sistemas de pontuação tentam atingir um elevado grau de precisão sacrificando a rapidez e a comodidade para o médico. Em última análise, os médicos tendem a considerar estes métodos demasiado fastidiosos e morosos.

Por outro lado, outros métodos, como o IGA, visam um sistema de pontuação mais fácil de usar na prática diária. Infelizmente, conseguem este resultado sacrificando a precisão e a confiabilidade, o que torna a sua utilização inadequada para ensaios clínicos.

No entanto, todos concordamos que é essencial dispor de uma ferramenta aceitável e fácil de usar para a avaliação da acne, tanto na prática clínica diária como nos estudos clínicos.

ALEGI: o melhor dos dois mundos​

No século XXI, é desanimador que os dermatologistas ainda tenham de escolher entre rapidez e precisão. O ALEGI resolve isso.

O algoritmo avançado de aprendizagem profunda desenvolvido pela Legit.Health melhora significativamente a abordagem de contagem de lesões dos métodos tradicionais, tornando-a mais objetiva, precisa e confiável, mas também consideravelmente mais rápida. A nova geração de dermatologistas tem finalmente uma ferramenta que lhe permite praticar uma medicina baseada em evidências.

Graças a algoritmos de visão computacional, o ALEGI pode contar com precisão o número de lesões presentes numa fotografia tirada com um smartphone. Além disso, considera a densidade das lesões no cálculo da gravidade e traduz tudo numa medição de resultados facilmente interpretável e validada por especialistas.

Os componentes de um sistema de pontuação completamente novo​

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.

Os ensaios clínicos são a força motriz das ciências médicas. É óbvio que as ferramentas à disposição de quem se encontra na vanguarda do progresso devem ser tão avançadas e precisas quanto a pesquisa em que trabalham.

A pesquisa que nos impulsionará para o futuro não deveria assentar em ferramentas do passado, especialmente se as novas ferramentas aumentam a confiabilidade das medições de resultados.

A Legit.Health assume o desafio de fornecer aos pesquisadores uma ferramenta moderna, útil e confiável para os seus ensaios clínicos, incorporando algoritmos de aprendizagem profunda e tecnologia de análise de imagens numa interface fácil de usar e bem concebida.

Como a Legit.Health melhora os ensaios clínicos?​

Para compreender como a tecnologia da Legit.Health pode ser implementada na pesquisa clínica para o desenvolvimento de medicamentos, basta olhar para a explicação de Diego Herrera. Diego é o diretor de dados clínicos e inovação digital da Almirall.

Como Diego Herrera explica, os promotores de ensaios clínicos dermatológicos enfrentam numerosos desafios:

• Os pesquisadores têm de quantificar manualmente as lesões cutâneas, o que é difícil e moroso.
• As reações cutâneas locais são avaliadas de forma subjetiva, o que resulta numa grande variabilidade das medições da intensidade.
• Esforços fastidiosos para o investigador, resultando numa menor adesão e num maior risco de erro.
• Ausência de condições padronizadas para as observações clínicas.
• Os pesquisadores clínicos acham difícil medir com precisão a área onde um tratamento foi aplicado, especialmente a longo prazo.

No entanto, Diego também detalhou as possibilidades que a fotografia digital por IA oferece. Considera que se dividem principalmente em dois grupos: ganhos de eficiência e melhoria da qualidade dos dados:

• Ganhos de eficiência
  • Tornar possíveis a teledermatologia e a captura de dados remotamente
  • Documentação digital robusta e transparente durante o estudo
  • Ganho de tempo durante as avaliações clínicas
• Aumento da qualidade e robustez dos dados
  • Localização mais precisa da área de tratamento
  • Cálculo automático das lesões cutâneas
  • Introdução de novos critérios de avaliação baseados em medições de fotografia digital

Pode ver a apresentação de Diego num congresso tecnológico em Barcelona:

Problemas concretos nos quais podemos ajudá-lo​

Os promotores e as CROs com quem trabalhamos verificam regularmente que a nossa tecnologia é útil em determinadas áreas.

• Facilitar o recrutamento de centros ao reduzir a carga de trabalho dos investigadores, especialmente para a classificação dos sistemas de pontuação.
• Reduzir os riscos em sites de formação, ao mesmo tempo que aumenta a rapidez da formação e reduz os erros de reporte.
• Garantir a qualidade dos dados ao efetuar controle de qualidade da imagem, e reduzir a variabilidade entre observadores nos sistemas de avaliação ao padronizar as medições.

Assim, a Legit.Health permite que os pacientes beneficiem mais rapidamente de terapias eficazes ao aumentar tanto a qualidade como a quantidade dos critérios de avaliação de qualquer estudo. Facilita os esforços dos cientistas, para que o processo de determinação da eficácia de um novo medicamento seja tão fácil quanto possível para o investigador, a CRO e o promotor.

Capacidades do software​

Px2Csv

Conversão de pixel em CSV

Transforma as informações visuais detectadas pelos algoritmos e os metadados da imagem em linhas de dados, que podem ser exportadas em CSV, Excel, JSON ou qualquer outra solução de planilha.

Algoritmos APROM

Resultado Automático Reportado pelo Paciente

Preenche automaticamente a maioria dos sistemas de pontuação clínica, examinando os sinais visuais contidos nas imagens, como descamação, secura, eritema, área, número de lesões, entre outros.

Algoritmos MIC

Match Inclusion Criteria

Examina automaticamente os pacientes e inclui ou exclui os casos que não correspondem aos critérios de inclusão do protocolo, seja porque a condição não está presente, seja porque a gravidade é elevada demais ou baixa demais para o estudo.

Algoritmos DIQA

Dermatology Image Quality Assurance

Verifica automaticamente as imagens assim que são capturadas e garante que têm qualidade suficiente para ser úteis. Se uma imagem apresentar um erro, o DIQA solicita ao usuário que corrija esse problema específico.

Módulo ACA

Adverse Condition Alerts

Analisa as imagens captadas pelos pacientes para detectar condições assinaladas como adversas, por exemplo, malignidade e pré-malignidade. Se uma condição adversa for detectada, alerta os investigadores.

Patient-support app

Qualidade de Vida e Carga da Doença

Permite coletar PROMs como o DLQI, assim como índices de qualidade de vida mais específicos, como o CU-QoL, AKQoL e muitos outros. Também aceita questionários personalizados através de um gerador de formulários.

Neste exemplo específico, a IA conta automaticamente todas as lesões de acne com grande precisão, mede a sua gravidade aplicando a fórmula do sistema de pontuação e permite ao pesquisador supervisionar e corrigir o resultado, se necessário.

A melhor ferramenta para ensaios clínicos descentralizados (ECD)​

Quando a COVID-19 começou a propagar-se pelo mundo, os centros de investigação e as empresas farmacêuticas que conduziam ensaios clínicos tiveram de adotar rapidamente tecnologias e processos de coleta de dados remotos, de forma a garantir a segurança dos pacientes e o bom funcionamento dos ensaios clínicos.

Um dos maiores desafios para estes novos tipos de ensaios clínicos é estar em conformidade com as regulamentações vigentes, ao mesmo tempo que se reforça o envolvimento do paciente, para obter dados precisos e confiáveis. A Legit.Health desenvolveu a ferramenta perfeita para superar estes desafios.

Como é compatível com qualquer software de gestão de ECD reconhecido, como Medable ou Apple ResearchKit, a Legit.Health é a principal ferramenta APROM (Automatic Patient-Reported Outcome Measures) do mercado, pois permite aos seus usuários conduzir um desenvolvimento clínico descentralizado e eficiente de medicamentos e um rastreamento em maior escala.

7 formas de otimizar os ensaios clínicos​

1. Chega de imagens de má qualidade​

Nos ensaios clínicos descentralizados ou nos estudos que necessitam de provas fotográficas do processo de cura do paciente, imagens defeituosas ou de má qualidade podem dificultar o avanço do estudo.

Os algoritmos avançados de garantia de qualidade de imagens da Legit.Health aumentam a qualidade geral das imagens registadas, transformando um smartphone comum num dispositivo de captura de imagens clinicamente confiável. Os ensaios clínicos descentralizados se tornam possíveis e o paciente tem os meios para relatar o seu estado de saúde de forma autônoma.

2. Maior confiabilidade graças aos APROM automáticos​

Os algoritmos de nova geração da Legit.Health são capazes de preencher automaticamente a maioria dos sistemas de pontuação clínica ao analisar os sintomas visíveis nas fotografias, nomeadamente a descamação, a secura, o eritema, a área afetada ou o número de lesões.

Assim, não só o número de possíveis erros nos relatórios é consideravelmente reduzido, como o trabalho do gerente de dados também se torna mais fácil, uma vez que a maioria das tarefas de rotina exaustivas são automatizadas.

3. Verificação automática dos critérios de inclusão nos protocolos​

Os algoritmos excluem automaticamente os pacientes que não cumprem os critérios de inclusão no protocolo, seja porque a gravidade contradiz os objetivos do estudo, seja porque a patologia não corresponde ao ensaio.

O recrutamento de pacientes on-line se torna assim uma opção viável, o que permite ampliar o potencial de pacientes disponíveis para ensaios clínicos.

4. Ferramenta de extração de todas as informações de uma imagem para investigadores​

A tecnologia da Legit.Health transforma automaticamente qualquer imagem dermatológica em dados brutos, extraindo as informações ocultas nos pixels e convertendo-as em valores, como a vermelhidão, a área, a gravidade, a secura, a descamação, etc.

5. Robustez do protocolo de transferência de dados​

A Legit.Health compromete-se a fazer avançar a investigação farmacêutica fornecendo serviços de transferência de dados de primeira ordem. Os nossos protocolos são robustos, a nossa tecnologia é avançada e a nossa dedicação ao sucesso do seu ensaio é inabalável.

6. Incentivo ao cumprimento do protocolo pelo paciente​

A abordagem avançada da Legit.Health em matéria de ensaios clínicos não se baseia apenas em tecnologia algorítmica de ponta. O seu design elegante, focado na facilidade de uso e na legibilidade, tem em conta as realidades cotidianas dos pacientes para os ajudar a cumprir o protocolo do ensaio clínico.

7. Inclusão de questionários personalizados sobre qualidade de vida​

A Legit.Health integra de forma transparente os principais índices de qualidade de vida, como DLQI, CU-QoL ou AKQoL. Os dados coletados pelos ensaios clínicos se enriquecem, ganham em textura e contexto.

Acesso gratuito​

O futuro da medição da urticária está agora ao alcance. Nunca foi tão fácil e confiável medir o score da urticária graças ao avançado AUAS7 (Automatic Urticaria Activity Score) da Legit.Health. Os investigadores desenvolveram uma ferramenta que processa imagens de smartphones e as analisa automaticamente segundo os mesmos critérios que o UAS7.

É amplamente reconhecido que medições de resultados objetivas, confiáveis e precisas são essenciais para a prática de uma medicina baseada em evidências. O UAS7, que possui as melhores propriedades de medição, é o mais recomendado para ensaios clínicos sobre urticária.

UAS7: a base do diagnóstico da urticária​

A urticária é de natureza muito variável, mesmo quando se torna uma doença crônica. Provoca erupções cutâneas cuja intensidade e tamanho variam, e os sintomas podem diferir de um momento para o outro. Por isso, é muito difícil medir a sua gravidade. Para tal, o sistema de pontuação mais utilizado para esta patologia é o UAS7. Com efeito, as diretrizes internacionais EAACI/GA2LEN/EDF/WAO para a urticária recomendam a utilização do UAS na prática clínica para determinar a atividade da doença e a resposta ao tratamento.

A principal lacuna do UAS7​

A principal fraqueza deste sistema, como muitos outros PROM (Patient Reported Outcome Measures), é que depende do paciente para a coleta de dados. Um paciente que não só não possui a expertise médica de um médico, mas que sofre de uma doença debilitante e estressante que poderia levá-lo a exagerar os seus sintomas para tentar chamar mais atenção.

A consistência é outro problema importante. É bem sabido que muitos pacientes se esquecem de registar o seu UAS do dia, daí dados incompletos.

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.

A Legit.Health tem o orgulho de apresentar um avanço significativo na avaliação dermatológica: o sistema ASCORAD (Automatic SCORing Atopic Dermatitis). Esta ferramenta inovadora baseia-se em algoritmos avançados de visão computacional para analisar fotografias tiradas com smartphones e alinhá-las automaticamente com o sistema de pontuação SCORAD.

O ASCORAD foi mencionado em publicações científicas recentes, como o seguinte artigo do Conselho Nacional de Pesquisa de Itália e das Universidades de Palermo e Messina:

(...) muito promissora é a tentativa de chegar a uma definição automática da gravidade da dermatite atópica utilizando redes neurais convolucionais (RNC) (...) para obter uma pontuação precisa da gravidade do eritema, da papulação, da escoriação e da liquenificação, comparável à dos dermatologistas (...). Os avanços das aplicações informáticas neste sentido levaram muito recentemente à concepção do Automatic SCORing Atopic Dermatitis (ASCORAD).

A existência de ferramentas de medição objetivas, confiáveis e precisas é crucial para os cuidados baseados em evidências. A integração do ASCORAD na suite de ferramentas da Legit.Health representa uma mudança de paradigma na avaliação e gestão da dermatite atópica.

Muito mudou desde 1993​

Devemos muito ao grupo de trabalho europeu sobre dermatite atópica que publicou o primeiro artigo sobre o SCORAD em 1993. Como os autores indicam:

Os métodos de avaliação da dermatite atópica (DA) não são padronizados e os estudos terapêuticos são difíceis de interpretar.

O SCORAD, um sistema de papel e caneta​

A solução proposta em 1993 pode parecer algo desatualizada hoje, mas trata-se de uma forma muito inteligente de abordar o problema. O objetivo era criar um sistema de avaliação que se distinguia pela sua simplicidade e facilidade de uso.

A fórmula do índice SCORAD é: A/5 + 7B/2 + C. Nesta fórmula, "A" é definido como a extensão (0-100), "B" como a intensidade (0-18) e "C" como os sintomas subjetivos (0-20). A pontuação máxima do índice SCORAD é 103.

A abordagem digital: as calculadoras online​

Com a revolução digital, os investigadores desenvolveram versões digitais do SCORAD de papel e caneta. No entanto, as calculadoras digitais apresentam as mesmas limitações que os seus predecessores de papel: continuam a ser muito subjetivas e requerem muito tempo e conhecimento para serem usadas corretamente.

A próxima geração: a pontuação automática​

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:

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.

6 formas como o ASCORAD melhora o diagnóstico da dermatite atópica​

O ASCORAD é definido como:

(...) um método alternativo rápido e objetivo para a avaliação automática da dermatite atópica com grande potencial, obtendo já resultados comparáveis à avaliação de um especialista humano, ao mesmo tempo que reduz consideravelmente a variabilidade entre observadores e é mais rápido. O ASCORAD poderia também ser utilizado em situações em que as consultas presenciais não são possíveis, pois fornece uma avaliação automática dos sinais clínicos e da superfície das lesões.

1. É um automonitoramento: o algoritmo assegura que se trata de dermatite atópica​

Ao utilizar o ASCORAD, os profissionais de saúde avaliam o diagnóstico da patologia ao mesmo tempo que estimam a sua gravidade. Assim, se o sistema de pontuação ASCORAD não for o correto, porque não se trata realmente de dermatite atópica, a ferramenta informará o médico da presença de uma possível inconsistência.

2. O ASCORAD é mais fácil de usar do que o SCORAD e o EASI​

Por comparação, o ASCORAD precisa apenas de 23 segundos para obter a pontuação final, e a maior parte desse tempo é dedicado a tirar a fotografia.

3. O ASCORAD é muito mais sensível às mudanças​

A ferramenta da Legit.Health identifica as patologias utilizando sistemas de pontuação validados com a diferença minimamente importante mais baixa e a maior sensibilidade à mudança mínima detectável.

4. A variabilidade entre observadores mais baixa​

Os resultados experimentais mostram que o ASCORAD pode atingir uma percentagem de erro absoluto médio de 8%, o que é superior aos métodos de referência e inferior à variabilidade entre observadores de 20%.

5. Variabilidade intra-observador nula​

A natureza digital do sistema ASCORAD elimina completamente a variabilidade intra-observador, pois cada imagem e cada cálculo são armazenados na base de dados do app.

6. Uma melhor interpretabilidade​

A Legit.Health propõe uma interface legível que permite ao médico acessar todas as informações pertinentes relativas ao paciente com um simples olhar.

Conclusão​

O ASCORAD representa o futuro da dermatologia. Permite aos médicos de todo o mundo praticar uma medicina baseada em evidências utilizando as melhores ferramentas no diagnóstico da doença, e melhora a comunicação entre o médico e o paciente.

Acesso gratuito​

Vários destes estudos foram publicados em revistas prestigiadas de dermatologia, enquanto outros se encontram em diferentes etapas de publicação. Além disso, fornecemos também evidências clínicas no âmbito do processo de certificação como dispositivo médico.

You can find a full list of our scientific evidente in the Validation section of our website.

Roteiro​

O diagrama de Gantt abaixo mostra o roteiro das nossas atividades de validação clínica.

Resposta curta​

Sim, a Legit.Health foi clinicamente validada em vários ambientes de saúde por eminentes especialistas nas suas áreas. A nossa tecnologia demonstrou a sua eficácia na melhoria do diagnóstico e do monitoramento.

Resposta detalhada​

Dermatite atópica​

O nosso estudo ASCORAD (Automatic SCORing of Atopic Dermatitis), realizado em colaboração com o doutor Ramon Grimalt, foi publicado no Journal of Investigative Dermatology (JID) Innovations.

(...) muito promissora é a tentativa de chegar a uma definição automática da gravidade da dermatite atópica utilizando redes neurais convolucionais (RNC) (...). Os avanços das aplicações informáticas neste sentido levaram muito recentemente à concepção do Automatic SCORing Atopic Dermatitis (ASCORAD).

Hidradenite supurativa​

O AIHS4, o nosso novo sistema de avaliação da hidradenite supurativa, é apresentado em detalhe na Skin Research and Technology.

Urticária (pápulas)​

O sistema AUAS (Automatic Urticaria Activity Score) foi publicado no Journal of Investigative Dermatology (JID) Innovations.

Qualidade da imagem​

A tecnologia DIQA (Dermatology Image Quality Assessment) garante a utilidade clínica das imagens para consultas remotas e ensaios clínicos. Este estudo foi publicado no Journal of the American Academy of Dermatology.

Psoríase​

O nosso trabalho sobre o APASI, o sistema de avaliação automática da psoríase desenvolvido pela nossa equipa, foi premiado pela AEDV na categoria de imagens médicas.

Vamos colaborar!​

Na Legit.Health, trabalhamos para melhorar a tecnologia, esforçando-nos para criar ferramentas ainda mais eficientes.

Se desejar trabalhar conosco, preencha o formulário abaixo e entraremos em contato com você brevemente.

O que é a Legit.Health?​

A Legit.Health é uma plataforma médica avançada utilizada pelos profissionais de saúde para melhorar a forma como interagem com os pacientes e gerenciam os seus cuidados. A nossa tecnologia foi concebida para racionalizar a comunicação entre si e o seu prestador de cuidados, tornando-a mais eficiente.

O endereço de e-mail do qual recebeu o e-mail deve ser no-reply@legit.health. Trata-se de um endereço de e-mail reservado para notificações.

Por que recebi este e-mail?​

O seu prestador de cuidados criou uma conta para si na nossa plataforma, de forma a facilitar a comunicação e a gestão do seu tratamento. Pode incluir o acesso a registros médicos, o agendamento de consultas e as ferramentas de gestão da saúde que fazem parte do seu protocolo de cuidados.

Este e-mail não é:​

1. Uma comunicação de marketing: o e-mail que recebeu não é publicidade nem uma tentativa de lhe vender um produto ou serviço. É uma notificação sobre o seu sistema de gestão de saúde configurado pelo seu prestador de cuidados.
2. Uma violação da privacidade: os seus dados pessoais não foram compartilhados sem o seu consentimento. A Legit.Health respeita rigorosamente as leis de proteção de dados.
3. Spam não solicitado: este e-mail faz parte integrante dos serviços nos quais o seu prestador de cuidados escolheu participar em seu nome, com o objetivo de melhorar a sua experiência de cuidados.

Vantagens da sua conta Legit.Health​

Eis várias formas pelas quais a sua nova conta Legit.Health pode ser-lhe útil:

• Melhoria da comunicação com o seu prestador de cuidados: receba facilmente notícias, resultados de exames e mensagens do seu prestador de cuidados.
• Acesso remoto e teledermatologia: evite ter de se deslocar ao hospital para receber informações ou cuidados; receba-os remotamente.
• Acesso ao seu processo médico: visualize a evolução da sua patologia dermatológica.
• Ferramentas de acompanhamento da saúde: dependendo da configuração definida pelo seu prestador de cuidados, pode ter acesso a ferramentas que o ajudam a monitorar e gerenciar a sua saúde.

O que devo fazer a seguir?​

• Ative a sua conta: siga as instruções contidas no e-mail para criar a sua senha e acessar a sua nova conta.
• Verifique as suas informações: uma vez que a conta esteja ativa, verifique que as suas informações pessoais estão corretas e atualize-as se necessário.
• Explore a plataforma: familiarize-se com as funções colocadas à sua disposição.

Tem mais perguntas?​

Se tiver perguntas sobre a sua nova conta ou o e-mail que recebeu, não hesite em contatar diretamente o seu prestador de cuidados.

Se tiver questões técnicas sobre a plataforma, pode nos contatar através do endereço de e-mail que encontrará no app. No entanto, não nos contate para questões médicas, pois só podemos fornecer assistência técnica.

Na Legit.Health, o nosso objetivo é garantir que a sua experiência com o seu prestador de cuidados seja transparente e positiva.

Introdução​

No setor da saúde, um desafio silencioso, mas omnipresente, compromete o bem-estar de quem está na primeira linha dos cuidados aos pacientes. É o burnout dos médicos, um estado de esgotamento físico, emocional e mental causado por estresse prolongado na profissão médica. As repercussões do burnout dos médicos estendem-se para além dos prestadores de cuidados; afetam também a qualidade dos cuidados recebidos pelos pacientes.

Na Legit.Health, reconhecemos a importância crucial de apoiar os profissionais de saúde. A nossa vontade de melhorar a vida dos médicos e dos pacientes traduz-se na nossa tecnologia avançada de inteligência artificial. Concebidas para racionalizar os fluxos de trabalho clínicos, as nossas ferramentas de IA visam aliviar as pressões cotidianas que os médicos enfrentam, oferecendo um ambiente de trabalho mais sustentável e melhores resultados para os pacientes.

O burnout dos médicos, um problema grave​

O burnout dos médicos representa um problema importante e complexo dentro da comunidade médica. A Organização Mundial da Saúde define o burnout como um fenômeno caracterizado por estresse crônico relacionado com o trabalho. Trata-se nomeadamente de esgotamento emocional e irritabilidade, de uma perda progressiva de empatia e de um aumento dos sentimentos negativos, como o cinismo, bem como da sensação de que a própria eficiência profissional está diminuindo rapidamente.

Este problema omnipresente ignora fronteiras, culturas e línguas. As suas raízes estão profundamente enraizadas na natureza fundamental da prática médica. Não é apenas uma questão de bem-estar pessoal. A eficiência e eficácia dos sistemas de saúde a nível mundial também estão em causa.

6 formas com que a Legit.Health ajuda a reduzir o burnout dos médicos​

Na Legit.Health, oferecemos uma ferramenta avançada de comunicação e dados clínicos, concebida para os dermatologistas de hoje. Esta ferramenta visa simplificar as tarefas clínicas, bem como dar autonomia aos pacientes no seu percurso de cuidados. Seguem-se seis formas pelas quais a nossa plataforma ajuda a reduzir o estresse e a carga de trabalho dos médicos.

1. Reduzir o tempo dedicado a tarefas sem interesse​

Em dermatologia, os médicos têm muitas vezes de se deter a contar lesões ou a calcular as áreas afetadas e os scores de gravidade em vez de interagir realmente com o paciente.

Graças à Legit.Health, as coisas mudaram, pois a nova ferramenta algorítmica de inteligência artificial pode diagnosticar uma patologia e determinar a sua gravidade em menos de 23 segundos, reduzindo assim o esgotamento dos médicos que querem concentrar-se na pessoa que têm à sua frente.

2. Reduzir o tempo dedicado à produção de registos escritos​

A Legit.Health contribui para a implementação de ensaios clínicos tradicionais e descentralizados graças a numerosas funções algorítmicas, como conversores de pixels em CSV, medições automáticas dos resultados reportados pelos pacientes, algoritmos de inclusão de correspondências e algoritmos de qualidade de imagem em dermatologia.

3. Facilitar a comunicação com o paciente​

A Legit.Health racionaliza a comunicação tornando o processo tão fluido quanto possível, ligando o paciente e o médico através de um app que permite preencher os campos de Mensagem, Fotografia e Pedidos remotamente.

4. Reduzir os efeitos da pressão da superespecialização​

A Legit.Health colmata eficazmente esta lacuna ao permitir que os médicos acessem a expertise consolidada de eminentes especialistas de diversas doenças. A isto acrescem as capacidades de processamento robustas dos nossos algoritmos de aprendizagem profunda, que oferecem uma fonte rápida e confiável de segundas opiniões.

5. Cumprir as regulamentações aplicáveis, nomeadamente o RGPD​

Na Legit.Health, nos esforçamos por facilitar o cumprimento de todas estas regulamentações, sendo o RGPD o melhor exemplo da nossa abordagem à proteção de dados.

6. Reduzir o número de queixas dos pacientes​

A Legit.Health esforça-se por melhorar a comunicação entre o paciente e o médico, fazendo com que o paciente se sinta compreendido e tenha a sensação de controlar a situação.

Conclusão​

Quando nos propusemos criar a ferramenta perfeita para melhorar a qualidade de vida dos nossos usuários, fizemos isso pensando tanto nos pacientes como nos médicos.

O objetivo principal é, e será sempre, melhorar o desempenho do médico e a qualidade de vida do paciente.

Acesso gratuito​

Os sistemas de pontuação são os heróis desconhecidos da prática dermatológica cotidiana. Pouco apreciados por muitos, devido ao trabalho adicional que podem acarretar, contribuem para formar no exame clínico, conferem uma abordagem mais factual à prática clínica e fornecem critérios de avaliação valiosos para a investigação.

É indiscutível que os sistemas de pontuação desempenham um papel crucial no desenvolvimento do domínio clínico: estas ferramentas essenciais trazem precisão, objetividade e confiabilidade aos ensaios clínicos.

O que é um sistema de pontuação dermatológica?​

Em dermatologia, um sistema de pontuação é um método que permite ao médico avaliar a gravidade de uma patologia observando e quantificando parâmetros objetivos, como a vermelhidão, a área afetada, a quantidade e a densidade das lesões, etc.

O objetivo principal de um sistema de pontuação é fornecer uma ferramenta que permita documentar dados de forma precisa e consistente para as avaliações de rotina e os estudos clínicos.

Entre os sistemas de pontuação mais utilizados em dermatologia, figuram:

• IHS4: International Hidradenitis Suppurativa Severity Scoring System
• PASI: Psoriasis Area and Severity Index
• SALT: Severity of Alopecia Tool
• SCORAD: SCORing Atopic Dermatitis
• EASI: Eczema Area and Severity Index
• UAS: Urticaria Activity Score
• DLQI: Dermatology Life Quality Index

Quais são as últimas novidades em sistemas de avaliação dermatológica?​

Os sistemas de pontuação dermatológica conheceram recentemente avanços significativos; estamos de fato no meio de uma grande mudança de paradigma.

Veja este vídeo onde um dos criadores do SCORAD, o professor Jean-François Stalder, interage com um dos criadores das versões automáticas do ASCORAD, Taig Mac Carthy.

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.

Resposta curta: sim​

Sim, cada vez que um paciente envia uma fotografia da sua condição cutânea e a inteligência artificial da Legit.Health encontra uma patologia ou mede a sua gravidade, trata-se de um ato médico, tal como definido na norma FHIR do HL7 e no código de deontologia médica da maioria dos países.

Não esqueça que a inteligência artificial da Legit.Health procura patologias e mede o grau de afetação do paciente por conta do médico. Além disso, um médico está indiretamente envolvido neste processo, pois deve confirmar o diagnóstico e tomar a decisão médica final.

Por isso, a Legit.Health reduz a quantidade de trabalho induzida por cada ato médico, que continua a ser reembolsável.

Resposta longa​

Ato médico por definição​

A melhor forma de decidir se "x" é "y" é olhar para a definição de "y" e verificar se "x" corresponde aos parâmetros da definição.

Um ato médico designa qualquer atividade legal, realizada por um profissional de saúde com formação legítima (...) visando curar uma doença, aliviar uma doença (...) por meios diretos e indiretos.

Como pode ver, esta definição inclui três condições a cumprir para que um ato seja considerado um ato médico. Estas condições são: o ato deve ser lícito, deve visar curar ou aliviar uma doença e deve ser realizado por um profissional de saúde, diretamente ou indiretamente.

1. Deve ser lícito​

Sim. Quando uma organização utiliza a inteligência artificial da Legit.Health, está praticando uma atividade legal. A Legit.Health é um dispositivo médico com marcação CE, registro Anvisa e em conformidade com todas as regulamentações aplicáveis.

2. Deve visar curar ou aliviar uma doença​

Sim, e é de alguma forma evidente. Quando uma organização implementa a inteligência artificial dermatológica da Legit.Health, trata-se de um passo num processo de cuidados que visa principalmente ajudar os pacientes com uma patologia.

3. Deve ser realizado por um profissional de saúde, diretamente ou indiretamente​

Sim, mas esta é mais delicada. Os atos médicos só podem ser realizados por profissionais de saúde. Mas a Legit.Health é um dispositivo, e não um profissional de saúde. A definição de um ato médico cobre também as interações clínicas nas quais o médico participa indiretamente.

A Legit.Health é categorizada como uma ferramenta de apoio à decisão clínica que visa ajudar os profissionais de saúde no diagnóstico de doenças.

Mas, espere... Isso pode acontecer automaticamente?​

Sim. Para ser um ato médico, é necessário aplicar as competências e conhecimentos dos profissionais para ajudar os pacientes. A Legit.Health é uma rede neural convolucional que recolhe o consenso de um grande grupo de médicos, que transmitem os seus conhecimentos à inteligência artificial, e depois aplicam esses conhecimentos para ajudar os pacientes. Acontece que o faz muito rapidamente e sem esforço. Isso não é razão para desqualificá-lo como ato médico.

Ato médico por processo​

Cada vez que um paciente envia uma fotografia, esta é processada pelo algoritmo. Isso gera automaticamente um relatório de diagnóstico, tal como definido pela organização internacional HL7. Este relatório é um conjunto de dados apresentados de forma clinicamente relevante que ajuda o médico a estabelecer um diagnóstico mais rápido, objetivo e preciso.

A utilização de apps para o acompanhamento telemático torna possível o fluxo de informações entre o médico e o paciente sem que seja necessário realizar consultas presenciais, tornando-o mais simultâneo e permitindo mudanças de atitude terapêutica mais rápidas e eficazes.

Acesso gratuito​