Valutazione automatica dell'indice PASI (Psoriasis Area and Severity Index) con quantificazione basata sull'intelligenza artificiale
Alfonso Medela et al.
Department of Medical Data Science, Legit. Health, Bilbao, Spain
Introduzione
- La psoriasi è una malattia infiammatoria cronica della pelle che colpisce milioni di persone in tutto il mondo.
- Sebbene le sue manifestazioni siano visibili, ottenere misurazioni della gravità coerenti e oggettive rimane difficile. Ciò è particolarmente rilevante negli studi clinici, dove l'interpretazione soggettiva di eritema, indurimento e desquamazione contribuisce a un'elevata variabilità tra gli osservatori.
- Questo è uno studio di validazione retrospettivo che utilizza modelli di diagnosi assistita da computer (CAD) basati sull'intelligenza artificiale.
Metodi
- Gli autori hanno progettato un sistema di intelligenza artificiale per calcolare automaticamente i punteggi PASI (Psoriasis Area and Severity Index) a partire da fotografie cliniche.
- È stato utilizzato un set di dati di 2.857 immagini annotate per addestrare e convalidare architetture di deep learning per la segmentazione delle lesioni e la classificazione della gravità. Le prestazioni del modello sono state valutate utilizzando l'accuratezza, l'errore quadratico medio (RMSE) e l'intersezione sull'unione (IoU).
- La stima della posa è stata ulteriormente integrata con i risultati della segmentazione e della classificazione per stimare l'area corporea interessata e ricavare i punteggi PASI completi.
Risultati
- Il modello di classificazione con le migliori prestazioni ha raggiunto un'accuratezza del 60,6% per l'eritema, del 54,3% per l'indurimento e del 61,8% per la desquamazione, paragonabile alle valutazioni dei dermatologi.
- La segmentazione delle lesioni ha raggiunto un IoU dell'84,6% (IC al 95%: 83,0%–86,3%), indicando una solida capacità di delineazione. L'analisi della matrice di confusione ha dimostrato l'allineamento con le valutazioni di livello esperto, in particolare nei casi di malattia da moderata a grave.
Conclusione
- Questo studio conferma che il punteggio PASI basato sull'IA migliora la riproducibilità e riduce al minimo la soggettività nella valutazione della malattia.
- Il framework proposto fornisce uno strumento veloce, affidabile e standardizzato per la valutazione della gravità, con ampia applicabilità nella gestione clinica, negli studi clinici e nello sviluppo di farmaci.