Post on 13-Apr-2017
i3Dermoscopy l’Ehealth e la Sfida contro il Melanoma
Prof.ssa Gabriella FabbrociniProfessore Associato Malattie Veneree e Cutanee presso l’Università di Napoli Federico II
Prof. Antonio Pietrosanto Professore Ordinario di MisureElettroniche presso l’Università di Salerno
Sopravvivenza strettamente correlata alla tempestività della diagnosi - spessore sec Breslow < 1mm: 97 -100% - spessore sec Breslow > 3 millimetri: < 50% dei casi
Melanoma
Tumore maligno di origine melanocitaria la cui incidenza è cresciuta ad un ritmo superiore a qualsiasi altro tipo di tumore.
Incidenza raddoppiata negli ultimi dieci anni
- 132.000 casi/anno nel mondo
- 7.000 casi/anno in Italia
Fonte: The World Health Organization
IMPORTANTE LA DIAGNOSI PRECOCE !!
IL NEMICO MELANOMA
Lancet Oncol. 2002 Mar;3(3):159-65. Diagnostic accuracy of dermoscopy. Kittler H, Pehamberger H, Wolff K, Binder M.
A) La dermatoscopia MIGLIORA la prestazione diagnostica del dermatologo esperto
B) La dermatoscopia PEGGIORA la prestazione del dermatologo non esperto
L’ACCURATEZZA DIAGNOSTICA DELLA DERMATOSCOPIA
Secondo uno studio del 2002, sulla rivista scientifica “The Lancet Oncology”* la dermatoscopia genera due effetti fondamentali nella prestazione medica:
Quella della scienza è una storia di progressiva specializzazione.
Le discipline più che a unirsi tendono a dividersi al loro interno, a specializzarsi, proprio perché le conoscenze aumentano e dominarle tutte è impresa ardua.
MEDICI
RADIOLOGI
NEURORADIOLOGI
L’ARMA DELL’INTERDISCIPLINARIETÁ
Esasperazione della settorializzazione disciplinare
MEDICINA INGEGNERIA
COMUNICAZIONI FISICA
I LIMITI DELL’INTERDISCIPLINARIETÁPerdita dei vantaggi
dell’interdisciplinarietà
L’ARMA DELL’ INTERDISCIPLINARITA’
Già negli anni 70 primo reale esempio di Sistema Esperto basato su regole è rappresentato dalla creazione di MYCIN (1972), specializzato nella diagnosi di malattie infettive.
Le stesse tecniche di programmazione non sequenziale hanno dato origine negli anni seguenti ad una serie di sistemi esperti: CASNET per la diagnosi del glaucoma; PUFF si occupa di malattie polmonari (le sue diagnosi si sono rivelate giuste nel 95% dei casi); un altro medico artificiale, questa volta generico, è CADUCEUS.
Primi esempi dell’utilità dell’ INTERDISCIPLINARITA’ nella realizzazione di SUPPORTI ALLA DECISIONE in ambito MEDICO:
Un recente speciale pubblicato su Nature, ha evidenziato un autentico boom dei riferimenti interdisciplinari:
scienze sociali: da poco più del 30% a quasi il 50%
campo delle scienze naturali e dell’ingegneria: da poco più del 20% a più del 35%.
IL BOOM DELL’NTERDISCIPLINARITA’ 1/3
IL BOOM DELL’INTERDISCIPLINARITA’ 2/3
Gli articoli medici (giallo) sono tra i meno frequentemente interdisciplinari
L’Italia si colloca al 6° posto nella classifica dei 10 paesi che pubblicano più articoli scientifici interdisciplinari
Di seguito le pubblicazioni del nostro team:Fabbrocini G, Betta G, Di Leo Get al.. 66thAnnual Meeting, American Academy of Dermatology, San Antonio, Texas,2008 . Acta Dermatovenereol Croat 2008;16(1):45 46‐ Epiluminescence image processing for melanocytic skin lesion diagnosis based on 7 point check list: a preliminary ‐ ‐discussion on 3 parametres. The Open Journal 2010; 4: 110 115‐
Fabbrocini G, Betta G, Di Leo G, Liguori C, Paolillo A, Pietrosanto A, Sommella P, Rescigno O, Cacciapuoti S, Pastore F, De Vita V, Mordente I and Ayala F. Epiluminescence image processing for melanocytic skin lesion diagnosis based on 7-point check-list: a preliminary discussion on 3 parametres. The Open Journal 2010; 4: 110-115.
Fabbrocini G, De Vita V, Cacciapuoti S, Di Leo S, Liguori C, Paolillo A, Pietrosanto A, Sommella P.“Automatic Diagnosis of Melanoma based on the 7-Point Check List” In Computer Vision Techniques for the Diagnosis of Skin Cancer. Jacob Scharcanski and M. Emre Celebi Editors. 2013
Fabbrocini G. Computer assisted diagnosis of cutaneous melanoma usig seven-point cecklist based software. 23rd World Congress of Dermatology. Vancouver 8-13 June 2015
Di Leo, G., Paolillo, A., Pietrosanto, A., Sommella, P., Fabbrocini, G., Cacciapuoti, S., A distributed measurement system for dermoscopic analysis of pigmented skin lesions, IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, 2015-July, art. no. 7151526, pp. 1646-1651.
Di Leo, G., Liguori, C., Paolillo, A., Sommella, P., A web-based application for dermoscopic measurements and learning - IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications, MeMeA 2015 - Proceedings, art. no. 7145213, pp. 279-284.
Di Leo, G., Paolillo, A., Sommella, P., Fabbrocini, G., Rescigno, O., A software tool for the diagnosis of melanomas automatic implementation of the 7-point check list method, IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference, I2MTC 2010 - Proceedings, art. no. 5488165, pp. 886-891.
Di Leo, G., Fabbrocini, G., Liguori, C., Pietrosanto, A., Sclavenzi, M., ELM image processing for melanocytic skin lesion diagnosis based on 7-point checklist: A preliminary discussion, 13th IMEKO TC4 Symposium on Measurements for Research and Industrial Applications 2004, Held Together with the 9th Workshop on ADC Modeling and Testing, pp. 427-432.
IL BOOM DELL’INTERDISCIPLINARITA’ 3/3
THE INNOVATIVE SOLUTION aumenta il numero di esperti rende semplice la diagnosi
I3DERMOSCOPY, UNA WEB APP CONTRO IL MELANOMA
SUPPORTO ALLA DIAGNOSI 1/3
I3d App può diventare un utile strumento di supporto nella diagnosi del dell’operatore medico. Di seguito alcune immagini elaborate dalla nostra app.
SUPPORTO ALLA DIAGNOSI 2/3
SUPPORTO ALLA DIAGNOSI 3/3
CRITERI MINORI
1. RETE DI PIGMENTO ATIPICA
2. VELO GRIGIO-BLU
3. PATTERN VASCOLARE ATIPICOPUNTEGGIO=2
1. STRIE IRREGOLARI
2. PIGMENTAZIONE IRREGOLARE
3. PUNTI/GLOBULI IRREGOLARI
4. STRUTTURE DI REGRESSIONE
CRITERI MAGGIORI
PUNTEGGIO= 1
*Argenziano G, Fabbrocini G, et al.Epiluminescence microscopy for the diagnosis of doubtful melanocytic skin lesions. Comparison of the ABCD rule of dermatoscopy and a new 7-point checklist based on pattern analysis. Arch Dermatol 1998;134:1563-70.
Punteggio finale
<3 : NON MELANOMA
≥3: MELANOMA
DETECTION DEI PARAMETRI DELLA 7-POINT CHECKLIST
1. Progettazione del SW di ANALISI
*
2. Addestramento del SW di ANALISI 1/2
3 dermatologi esperti
Identificazione di strutture morfologiche e cromatiche corrispondenti ai criteri della 7-point
200 immagini di lesioni pigmentate
identificazione soglie decisionali del SW valutazione Sensibilità e Specificità
2. Addestramento del SW di ANALISI 2/2
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
E’ stato effettuato uno Studio retrospettivo:
270 immagini
Clinica Dermatologica, Dipartimento di Medicina Clinica e Chirurgia, Università di Napoli Federico II
2011 al 2014
134
72
64
35 displastici37 nevi di Spitz
21 in situ
25 asportati109 non asportati
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
Documentazione fotografica:
fotocamera digitale Canon Powershot G10 risoluzione 14.7 megapixel
zoom ottico 5x
con adattatore DermLite FOTO
Criteri di esclusione:
lesioni il cui diametro massimo superasse i 15 mm
lesioni con caratteristiche istopatologiche dubbie
lesioni di sedi anatomiche quali le acrali, le ungueali e il volto.
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
L’approccio seguito per la valutazione ha riguardato:
SENSIBILITA’
SPECIFICITA’
N° lesioni classificate come melanomi
totale delle lesioni istologicamente risultate melanomi
N° lesioni classificate come non-melanomi
totale delle lesioni istologicamente risultate non-melanomi
ACCURATEZZA Media pesata di sensibilità e specificità
KAPPA DI COHENPr(a) – Pr(e)
1-Pr(e) Pr(a): proporzione dei giudizi concordanti tra i giudiciPr(e): proporzione di giudizi concordanti casualmente
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
Lo studio ha preso in esame i seguenti indici di prestazione:
DERMATOLOGOESPERTO
(DE)
DERMATOLOGO NON
ESPERTO(DNE)
SOFTWARE
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
Lo studio ha confrontato i seguenti 3 “SISTEMI”:
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
Risultati del confronto tra le prestazioni dei seguenti 3 “SISTEMI”:
La scarsa specificità osservata per il SW, è in accordo con i dati della letteratura* che identificano il principale limite dei sistemi automatizzati nella tendenza ad un eccesso di FP (Falsi Positivi)
Impossibilità all’utilizzo di un qualunque sistema automatizzato
come strumento diagnostico totalmente autonomo
*Artif Intell Med. 2014 Jan;60(1):13-26. Performance of a dermoscopy-based computer vision system for the diagnosis of pigmented skin lesions compared with visual evaluation by experienced dermatologists. Zortea M, Schopf TR et al.
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
La specificità del DNE, viene mantenuta al prezzo di una sensibilità nettamente inferiore: 68% rispetto al 92% del DE (melanomi persi) 84%
68%
Buona performance in termini di sensibilità (90%), questa volta al prezzo di una significativa perdita di specificità (escissioni superflue)
Se Spe
79%90%
Se Spe
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
DNE SW
Rete atipica 70% 85%
Pattern Vascolare 93% 70%
Strie irregolari 92% 82%
Velo grigio-blu 72% 93%
Pigmentazione irregolare
43% 95%
Punti e globuli 75% 90%
Regressione 83% 70%
GRADO DI CONCORDANZA CON IL DE
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
DERMATOLOGOESPERTO
(DE)
DERMATOLOGO NON
ESPERTO(DNE)
SOFTWARE(SW)
SW+DNE
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
Valutazione delle prestazioni di un quarto “SISTEMA”:
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
DIAGNOSI SEMIAUTOMATICA
melanoma da asportate
DIAGNOSI INIZIALE
Nevo da sottoporre a follow-up
SENSIBILITA’
Melanomi persi DNE: 20
Melanomi persi DNE+SW: 6
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
DIAGNOSI INIZIALE
Nevo da sottoporre a follow-up
DIAGNOSI INIZIALE
Nevo da sottoporre a follow-up
Escissioni superflue SW: 49
Escissioni superflue DNE+SW: 16
SPECIFICITA’
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
TEST STATISTICO K DI COHEN
Pr(a): proporzione dei giudizi concordanti tra i giudiciPr(e): proporzione di giudizi concordanti casualmente
K= 0,79 ( livello di
concordanza eccellente)
DNE+SW
3. Valutazione dell’Affidabilità Clinicadel SW di ANALISI
K= 0,49 ( livello di
concordanza buono)
4. Conclusioni
Target dermatologi dotati di scarsa esperienza in dermoscopia
Vantaggi avvicina la loro accuratezza diagnostica a quella di un DE, con conseguente
significativa riduzione FN
Interattività del sistema diagnostico consente una continua reciproca integrazione/compensazione con l’osservatore umano
può rappresentare un valido strumento di supporto diagnostico
5. ATTUALI SVILUPPI
WE NEED YOU!!!
Come è stato il nostro Hackathon?Divisione dei Partecipanti dalle DIVERSE AREE in TAVOLI DI LAVORO
Ciascun tavolo ha affrontato 4 TEMI DI DISCUSSIONE (BRIEF)
DERMOSCOPIA
INGEGNERIA
COMUNICAZIONE
CLINICA
Ciascun tavolo ha prodotto rispetto ad ogni Brief delle proposte di lavoro e di innovazione presentate alla fine dei lavori e giudicate da una apposita giuria.
I risultati di #hackingmelanoma
TUTTI possiamo contribuire al puzzle della
multidisciplinarità
..E DA DOMANI?
www.i3-dermoscopy.it info@i3-dermoscopy.it
I3Dermoscopy @I3dApp
I3Dermoscopy
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Hippocratica Imaging srl
Un uomo incapace di avere visioni non realizzerà mai una grande speranza né comincerà mai alcuna grande impresa.
Woodrow Wilson
DermatologyICT ICT ICT
Gabriella Fabbrocini,Prof.
Paolo Sommella,PhD
Consolatina Liguori,Prof.
Antonio Pietrosanto,Prof.
Dermatology
Sara Cacciapuoti,Dr.
IL TEAM I3D
La diversità delle vostre menti è la
nostra forza!