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!!!

La prima tappa del nostro viaggio…

5. ATTUALI SVILUPPI

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?

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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!