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2 artigos com a tag "Psoríase"

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APASI: O futuro brilhante da avaliação da gravidade da psoríase chegou

· 5 minutos de leitura
Taig Mac Carthy
Co-founder at Legit.Health
Alfonso Medela
CAIO at Legit.Health
Antonio Martorell
Antonio Martorell
Dermatologists and Medical Lead at Legit.Health
Gaston Roustan Gullón
Gaston Roustan Gullón
Dermatologist, Chief of Service

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.

Caso de uso: Como o Hospital de Torrejón integrou a IA no seu fluxo de trabalho para a gestão de pacientes remotamente

· 5 minutos de leitura
Andy Anguilar
CEO at Legit.Health

dermatologia com inteligência artificial

O prestador de cuidados Ribera Salud e a Legit.Health começaram a trabalhar juntos num dos hospitais do grupo, o Hospital de Torrejón, para implementar a tecnologia algorítmica avançada que, dois anos mais tarde, deu excelentes resultados.

Em 2020, o prestador de cuidados Ribera Salud e a Legit.Health começaram a trabalhar juntos no Hospital de Torrejón, para implementar a tecnologia algorítmica avançada que, dois anos mais tarde, deu excelentes resultados graças ao trabalho extraordinário dos médicos.

A pandemia poderia se revelar uma bênção, pois obrigou as equipes a verdadeiramente ultrapassar os limites das possibilidades dos cuidados remotos. Neste caso específico, a equipe do Hospital de Torrejón tinha de assegurar o acompanhamento do tratamento dos pacientes, mas não podia receber todos no centro médico por causa da COVID-19.