Frente a una lesión sospechosa en la piel, 60.000 personas en San Pablo, Brasil, tenían que esperar más de 18 meses para consultar a un dermatólogo. Pero una nueva iniciativa de teledermatología, impulsada por la prefectura de la ciudad de 20 millones de habitantes en alianza con el Hospital Israelita Albert Einstein y el Centro de Integraçión de Educaçión y Salud Global (Cies), logró resultados asombrosos: se comprobó que solo 3 de cada 10 pacientes requerían ver al especialista para exámenes adicionales y la lista de espera se desplomó a cero en apenas seis meses.
“Fuimos capaces de mostrar que el 70% de los pacientes podían volver a ser atendidos por el médico generalista. Y solo el 3% necesitó una biopsia de piel”, declaró al sitio MobiHealthNews el Dr. Eduardo Cordioli, gerente médico de Telemedicina del Albert Einstein, quien va a presentar la experiencia en el próximo HIMSS19 Global Conference & Exhibition que tendrá lugar en Orlando (Estados Unidos) del 11 al 15 de febrero.
La mecánica del proyecto consiste en que el médico generalista o el enfermero toma fotos de las lesiones cutáneas y las envía para su posterior análisis por un algoritmo, que determina si puede ser tratada por el médico generalista o es necesario la consulta con el dermatólogo o una biopsia. Cada evaluación es controlada por un dermatólogo. En un primer reporte de la iniciativa paulista, se informó que se originaron y estudiaron 152.676 imágenes de 57.659 pacientes, o casi tres por persona.
Por otra parte, mediante aprendizaje automático (“machine learning”), el algoritmo va mejorando su precisión diagnóstica, que ya ronda el 80%.
Capacidades comparables
El proyecto brasileño se suma a una serie creciente de iniciativas de telemedicina, m-Health e inteligencia artificial aplicadas a la dermatología en el mundo. En 2017, por ejemplo, una revisión sistemática de 21 estudios publicada en la revista JAMA Dermatology concluyó que los servicios de teledermatología reducen de manera consistente el tiempo para la evaluación y el diagnóstico de lesiones malignas de la piel, y que la satisfacción de los pacientes es alta.
Ese mismo año, científicos de Stanford, Estados Unidos, anunciaron en Nature que un tipo de redes neuronales profundas (las “redes neuronales convolucionales” o CNN) tenía una capacidad de clasificar cánceres de piel comparable a la de dermatólogos expertos. Por otra parte, nuevas apps como Skinder han probado ayudar a mejorar la habilidad de los estudiantes de medicina para detectar lesiones malignas.
Ahora, en virtud del éxito logrado en San Pablo, la nueva iniciativa brasileña pretende expandirse al resto del país. Según proyecciones que presentó el Dr. Cordioli en la séptima edición del Fórum RNP “Patrimônio digital, Dados abertos e Tecnologias da Memória”, celebrado en Brasilia en agosto pasado, entre 2019 y 2020 se espera con esta metodología alcanzar los 100 puntos de recolección de datos y asistir a 140.000 pacientes.
Fuentes:
https://jamanetwork.com/journals/jamadermatology/article-abstract/2588699Perante uma lesão suspeita na pele, 60.000 pessoas em São Paulo tinham que esperar mais de 18 meses para consultar a um dermatologista. Porém uma nova iniciativa de teledermatologia, impulsionada pela prefeitura da cidade de 20 milhões de habitantes em aliança com o Hospital Israelita Albert Einstein e o Centro de Integração de Educação e Saúde Global (Cies), logrou resultados surpreendentes: comprovou-se que apenas 3 de cada 10 pacientes requeriam ver o especialista para exames adicionais e a lista de espera caiu para zero em apenas seis meses.
“Fomos capazes de mostrar que 70% dos pacientes podiam voltar a ser atendidos pelo clínico geral. E apenas 3% precisou de uma biopsia de pele”, declarou ao site MobiHealthNews o Dr. Eduardo Cordioli, gerente médico de Telemedicina do Albert Einstein, quem irá presentar a experiência no próximo HIMSS19 Global Conference & Exhibition que acontecerá em Orlando (Estados Unidos) de 11 a 15 de fevereiro.
A mecânica do projeto consiste em que o clínico geral ou o enfermeiro tira fotos das lesões cutâneas e as envia para a sua posterior análise realizada por um algoritmo, que determina se pode ser tratada pelo clínico geral ou se é necessária a consulta com o dermatologista ou uma biopsia. Cada avaliação é controlada por um dermatologista. Em um primeiro reporte da iniciativa paulista foi informado que foram originadas e estudadas 152.676 imagens de 57.659 pacientes, ou quase três por pessoa.
Por outro lado, mediante aprendizagem automática (“machine learning”), o algoritmo vai melhorando sua precisão diagnóstica, que já ronda 80%.
Capacidades comparáveis
O projeto brasileiro junta-se a uma série crescente de iniciativas de telemedicina, m-Health e inteligência artificial aplicadas à dermatologia no mundo. Em 2017, por exemplo, uma revisão sistemática de 21 estudos publicada na revista JAMA Dermatology concluiu que os serviços de teledermatologia reduzem de maneira consistente o tempo para a avaliação e o diagnóstico de lesões malignas da pele, e que a satisfação dos pacientes é alta.
Nesse mesmo ano, científicos de Stanford, nos Estados Unidos, anunciaram em Nature que um tipo de redes neuronais profundas (as “redes neurais convolucionais” ou CNN) tinha uma capacidade de classificar cânceres de pele comparável a de dermatologistas experimentados. No entanto, novos apps como o Skinder tentaram ajudar a melhorar a habilidade dos estudantes de medicina para detectar lesões malignas.
Agora, em virtude do sucesso alcançado em São Paulo, a nova iniciativa brasileira pretende expandir-se pelo resto do país. De acordo com as projeções apresentadas pelo Dr. Cordioli na sétima edição do Fórum RNP “Patrimônio digital, Dados abertos e Tecnologias da Memória”, celebrado em Brasília no último mês de agosto, entre 2019 e 2020 espera-se atingir os 100 pontos de coleta de dados e atender 140.000 pacientes com esta metodologia.
Fontes:
https://www.mobihealthnews.com/content/how-teledermatology-improving-access-care-60000-brazilians?mkt_tok=eyJpIjoiWkRRNVpqSTNNMk15TjJVeiIsInQiOiJFaVwvNTVwempuVlFteTRVOUF2M1pBem5mZFRZQnczblFHY010Q2o5d29rOWQ3ZFlqeGZ6N21vUklSdm9XOVN0TWZSYm9YeUY5SFpWY1ZlWllnRGl6ZFJRTzV1Zk9LTVoxTVJVREtTWkRpMTY0UWVibVhMM2h3RHA0MnJpd1wvODFtIn0%3D
https://skincancer.net/news/new-app-helps-dermatology-medical-students-detect-melanoma/?utm_source=The+Medical+Futurist+Newsletter&utm_campaign=35c454a0e5-EMAIL_CAMPAIGN_2019_01_22&utm_medium=email&utm_term=0_efd6a3cd08-35c454a0e5-418197781
https://eventos.rnp.br/sites/default/files/activity/activity-presentation/28_08-mini-17h50-eduardocordioli_rnp_einstein_agosto_2018.pdf
https://jamanetwork.com/journals/jamadermatology/article-abstract/2588699
