Os algoritmos da Legit.Health são cientificamente validados?
A Legit.Health foi clinicamente validada em vários ambientes de saúde por especialistas de renome nas suas áreas. A nossa tecnologia demonstrou a sua eficácia na melhoria do diagnóstico e do monitoramento, com estudos específicos focados em certas patologias para avaliar a sensibilidade e a precisão.
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.
Clinical validation
Find out everything about our clinical validation process and our scientific evidence, including publications, congress presentations, and clinical trials.
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.
Quer ver a tecnologia de IA clínica em ação?
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.
Medela, A., Mac Carthy, T., Aguilar Robles, S. A., Chiesa-Estomba, C. M. e Grimalt, R. (2022). Automatic SCOring of Atopic Dermatitis Using Deep Learning: A Pilot Study. In JID Innovations (Vol. 2, Num. 3, p. 100-107). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.xjidi.2022.100107
(...) 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).
Neste vídeo (em espanhol), os doutores Ramon Grimalt e Alfonso Medela, ambos co-autores da publicação, explicam o objeto do artigo.
Hidradenite supurativa
O AIHS4, o nosso novo sistema de avaliação da hidradenite supurativa, é apresentado em detalhe na Skin Research and Technology.
Hernández Montilla, I., Medela, A., Mac Carthy, T., et al. (2023). Automatic International Hidradenitis Suppurativa Severity Score System (AIHS4). In Skin Research and Technology (Vol. 29, Num. 6). Wiley. https://doi.org/10.1111/srt.13357
Urticária (pápulas)
O sistema AUAS (Automatic Urticaria Activity Score) foi publicado no Journal of Investigative Dermatology (JID) Innovations.
Mac Carthy, T., et al. (2024). Automatic Urticaria Activity Score: Deep Learning-Based Automatic Hive Counting for Urticaria Severity Assessment. In JID Innovations (Vol. 4, Num. 1, p. 100218). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.xjidi.2023.100218
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.
Hernández Montilla, I., Mac Carthy, T., Aguilar, A. e Medela, A. (2023). Dermatology Image Quality Assessment (DIQA). In Journal of the American Academy of Dermatology (Vol. 88, Num. 4, pp. 927-928). https://doi.org/10.1016/j.jaad.2022.11.002
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.
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