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quantusSKIN

Análise e classificação de imagens dermatoscópicas para determinar o risco de malignidade da lesão cutânea.

Não invasivo: quantusSKIN é um teste não invasivo que permite prever o risco de malignidade de diferentes lesões cutâneas a partir de uma fotografia ou imagem dermatoscópica.

Rápido: quantusSKIN gera resultados precisos em apenas alguns minutos.

Tabela de confiabilidade QuantusSKIN

  Sensibilidade Especificidade PPV * NPV *
quantusSKIN 89.6% 85.2% 52.6% 97,8%
* PPV y NPV (Valor preditivo positivo e valor preditivo negativo)

POR QUE O quantusSKIN FUNCIONA?

Porque é uma ferramenta de suporte automatizada, ou seja, requer uma mínima ou nula intervenção médica, para obter um resultado. Nos últimos anos, a pesquisa se concentrou em algoritmos automatizados para melhorar o atual diagnóstico baseado em imagens. O surgimento das técnicas de Inteligência Artificial, em especial o Deep Learning, teve um aumento exponencial no número de estudos utilizando este tipo de algoritmo, principalmente em dermatologia diagnóstica.

Vários estudos publicados recentemente mostram que a detecção de lesões dermatológicas malignas por meio de modelos de treinamento usando Deep Learning pode atingir uma alta precisão em diversas populações e proporciona comparações quantitativas que establecem como o desempenho do modelo pode variar entre conjuntos de dados que consistem com os diferentes tipos de câncer de pele de diferentes gravidades e etnia .

quantusSKIN é apresentado como um novo método de Inteligência Artificial, baseado em Aprendizado Profundo (Deep Learning) de última geração. Varios estudos comprovaram a eficácia do método de análise quantitativa proposto pelo quantusSKIN. A tecnologia se baseia na realização de uma análise quantitativa da textura da imagem do Nevus cutâneo captada por meio de um smartphone, câmera reflexo ou dermatoscópio. Essa análise permite identificar padrões associados a patologias específicas e determinar o risco de malignidade da lesão cutânea. De acordo com a literatura, os distintos testes e ferramentas usados ​​pelo dermatologista fornecem uma sensibilidade individual de 75-84% (ver referência 9); enquanto quantusSKIN obteve em seus testes uma sensibilidade de 85,6% (ver referência 16).

QUANDO USAR quantusSKIN?

quantusSKIN foi desenvolvido com claro enfoque na população geral, e tem como objetivo ser uma ferramenta para detecção de lesões malignas de pele (melanoma, carcinoma basocelular ou carcinoma espinocelular), sendo de grande ajuda no rastreamento de pacientes com fatores de risco e priorização de listas de espera.

REFERÊNCIAS:

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  9. [10] H. Ki ler, H. Pehamberger, K. Wol , and M. Binder, “Diagnostic accuracy of dermoscopy,” Lancet Oncology, vol. 3, no. 3. Lancet Publishing Group, pp. 159–165, Mar. 01, 2002, doi: 10.1016/S1470-2045(02)00679-4.
  10. [11] A. C. Geller, S. M. Swe er, K. Brooks, M. F. Demierre, and A. L. Yaroch, “Screening, early detection, and trends for melanoma: Current status (2000-2006) and future directions,” Journal of the American Academy of Dermatology, vol. 57, no. 4. Mosby, pp. 555–572, Oct. 01, 2007, doi: 10.1016/j.jaad.2007.06.032.
  11. [12] A. Rosenberg and J. H. Meyerle, “Total-body photography in skin cancer screening: The clinical use of standardized imaging,” Cu s, vol. 99, no. 5, pp. 312–316, May 2017, Accessed: Sep. 29, 2020. [Online]. Available: https://europepmc.org/ar cle/med/28632800
  12. [13] N. C. F. Codella et al., “Skin lesion analysis toward melanoma detection: A challenge at the 2017 International symposium on biomedical imaging (ISBI), hosted by the international skin imaging collaboration (ISIC),” in Proceedings - International Symposium on Biomedical Imaging, May 2018, vol. 2018-April, pp. 168–172, doi: 10.1109/ISBI.2018.8363547.
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  14. [15] M. Combalia et al., “BCN20000: Dermoscopic Lesions in the Wild,” Aug. 2019, Accessed: Jul. 01, 2020. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1908
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