Puntuación Automática de la Actividad de la Urticaria

Puntuación Automática de la Actividad de la Urticaria (AUAS): Tecnología Revolucionaria para la Evaluación de la Gravedad de la Urticaria Basada en el Recuento Automático de Alta Precisión de Habones.

Contenido del artículo

    Palabras clave: Urticaria crónica, UAS, UAS7, Inteligencia Artificial, Evaluación automática de la gravedad, Sistema DAOx

    Introducción

    Presentamos el AUAS, un equivalente automático del UAS que implementa un algoritmo de detección de lesiones con deep learning, llamado Legit.Health-UAS-HiveNet. Nuestros resultados muestran que nuestro algoritmo evalúa la gravedad de los casos de urticaria crónica con un rendimiento comparable al de los médicos expertos.

    Además, el algoritmo se puede implementar en los sistemas DAO para ayudar a los médicos en su práctica clínica y actuar como un nuevo criterio de valoración en los ensayos clínicos.

    ¿Quieres ver la inteligencia artificial del UAS7 automático en acción?

    • auto_storiesLee la publicación Automatic Urticaria Activity Score (AUAS): A Novel Technology For Urticaria Severity Assessment Based On Automatic High-Precision Hive Counting.

    El verdadero impacto de Legit.Health-UAS-HiveNet en la práctica clínica es su poder para apoyar a los médicos no solo durante el proceso de diagnóstico, sino también en el seguimiento de pacientes con tipos crónicos de urticaria, ayudando a prescribir tratamientos y aumentar la adecuación de los mismos.

    Automatic Urticaria Activity Score (AUAS): A Novel Technology For Urticaria Severity Assessment Based On Automatic High-Precision Hive Counting

    En cuanto a los ensayos clínicos, la AUAS tiene el potencial de convertirse en un nuevo criterio de valoración clínico que podríaaumentar tanto la calidad como la cantidad de datos disponibles para los investigadores.

    Automatic Urticaria Activity Score (AUAS): A Novel Technology For Urticaria Severity Assessment Based On Automatic High-Precision Hive Counting

    Autores de la publicación

    Taig Mac Carthy

    Taig Mac Carthy

    Departamento de Clinical Endpoint Innovation

    Legit.Health
    Dr. Rubén García

    Dr. Rubén García

    Unidad de Dermatología

    Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz
    Dra. Ana María González

    Dra. Ana María González

    Unidad de Dermatología

    Hospital de Zamora
    Dr. Alejandro Vilas

    Dr. Alejandro Vilas

    Unidad de Dermatología

    Complejo Hospitalario U. de Ferrol
    Dra. Laura Vergara

    Dra. Laura Vergara

    Unidad de Dermatología

    Hospital Universitario de Toledo
    Dr. Fernando Alfageme

    Dr. Fernando Alfageme

    Unidad de Dermatología

    Hospital Puerta de Hierro

    ¿Qué es la puntuación de la gravedad de la urticaria?

    La urticaria es una enfermedad muy común caracterizada por placas eritematosas, edematosas, con prurito y transitorias que afectan la piel y las mucosas. Se puede clasificar en subtipos, como: urticaria aguda espontánea, urticaria crónica espontánea, urticaria crónica inducible y urticaria crónica episódica.

    El diagnóstico de la urticaria crónica generalmente se realiza a través de la observación clínica. En otras palabras: la valoración de la gravedad de la enfermedad se realiza a través de sistemas de puntuación manuales que se rellenan de forma subjetiva.

    El sistema de puntuación más utilizado es el Urticaria Activity Score (UAS), que también se puede utilizar durante 7 días consecutivos, en cuyo caso se denomina UAS7.

    El problema con la estimación visual

    La limitación más indiscutible de los sistemas de puntuación manual es la dificultad inherente al ser humano para cuantificar parámetros de forma objetiva, estable y precisa.

    Los seres humanos tenemos una capacidad limitada para contar los habones, cuantificar la superficie de una lesión o cuantificar el enrojecimiento de un área. Esta limitación humana en la estimación de parámetros también se refleja en el esfuerzo y tiempo requerido para completar los cuestionarios de actividad de urticaria, que terminan siendo una tarea muy poco gratificante para los pacientes y puede resultar en una escasa adherencia.

    Por otro lado, los sistemas de puntuación clasifican la gravedad de la enfermedad utilizando un rango limitado de puntuaciones, con tres o cuatro categorías, tales como: nada, leve, moderada y grave en el caso de la UAS. De hecho, los cuestionarios tienen un cambio mínimo detectable muy alto, ya que son rangos discretos en lugar de escalas continuas.

    Y finalmente, estos cuestionarios son susceptibles de sesgo. Esto es especialmente cierto en los casos en que el paciente sabe que el tratamiento que recibirá está determinado por la información que proporcione. Y debido a la naturaleza asíncrona del cuestionario, el equipo clínico carece de los medios para garantizar que los valores informados por el paciente sean cronológicamente precisos o simplemente veraces, lo que impide la verificación externa.

    El propósito del UAS Automático

    En esta publicación, proponemos el Automatic Urticaria Activity Score (AUAS), una versión automática de la parte objetiva del UAS que aplica redes neuronales convolucionales para contar habones automáticamente con alta precisión.

    El objetivo es ayudar a los médicos a completar sistemas de puntuación como el UAS de una manera más objetiva y más rápido, lo que podría mejorar los resultados en salud y proporcionar criterios de valoración de alta calidad para medir la eficacia de los tratamientos para la urticaria.

    Puntuación Automática de la Actividad de la Urticaria
    Explicación de cómo la inteligencia artificial identifica la urticaria en imágenes de urticaria.

    La solución

    Entrenamos una red neuronal para el contaje de habones llamada Legit.Health-UAS-HiveNet.

    Con el objetivo de hacer que la inteligencia artificial sea accesible para el profesional de la salud, desarrollamos un sistema CADx completamente integrado, una aplicación web que integra el algoritmo Legit.Health-UAS-HiveNet y calcula el UAS basado en imágenes tomadas con cámaras de teléfonos móviles.

    El sistema DAOx funciona en tres etapas: reporte de la imagen y el picor, procesamiento de las imágenes y creación de un informe con la evaluación de la gravedad.

    Captura de pantalla de un informe completo. El gráfico en la parte superior derecha muestra la evolución de la urticaria, trazando las puntuaciones AUAS a lo largo del tiempo.
    Captura de pantalla de un informe completo. El gráfico en la parte superior derecha muestra la evolución de la urticaria, trazando las puntuaciones AUAS a lo largo del tiempo.

    El informe también puede combinar las puntuaciones de varias imágenes cargadas el mismo día para proporcionar la puntuación AUAS global.

    En otras palabras: si el usuario carga imágenes de varias partes del cuerpo, el informe muestra las puntuaciones AUAS locales y la global. El AUAS global se calcula sumando los resultados de todas las imágenes procesadas por el sistema DAOx

    Puntuación Automática de la Actividad de la Urticaria
    Puntuación Automática de la Actividad de la Urticaria

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    Conclusión

    En esta publicación, hemos presentado el AUAS, la primera inteligencia artificial que completa automáticamente el sistema de puntuación del UAS mirando imágenes. Los principales avances que aporta este algoritmo son la reducción del tiempo que dedican los pacientes a completar el sistema de puntuación de gravedad manual y la estandarización de la evaluación de la urticaria con una menor variabilidad entre observadores y una mayor fiabilidad.

    Pudimos superar la variabilidad en la evaluación clínica mediante el desarrollo de un algoritmo de fusión que fusiona las anotaciones de todos los expertos para crear un consenso.

    El AUAS como sistema de puntuación presenta propiedades clinimétricas mejoradas, pero también tiene la ventaja de proporcionar una imagen de la lesión junto con la puntuación de gravedad, lo que permite a los investigadores una mayor supervisión de los estudios. En conclusión, creemos que AUAS y Legit.Health-UAS-HiveNet tienen el potencial de mejorar los resultados de salud, reducir costos y aumentar la práctica de la medicina basada en evidencia en las organizaciones de salud.

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