Especificación de Endpoint

Esta sección de la documentación proporciona una visión general de los esquemas de datos para los endpoints de la API del dispositivo médico. En lugar de detallar cada endpoint y sus recursos aquí, incorporamos la documentación de la API generada automáticamente en un iframe para una experiencia más dinámica y actualizada.

¿Por qué usar un Iframe?

Incorporar la documentación de la API ofrece varios beneficios:

• Actualizaciones en Tiempo Real: El iframe refleja los cambios y adiciones más recientes al código base de la API, asegurando que siempre tengas la información más precisa.
• Consistencia: Al vincular directamente a la documentación fuente, eliminamos el riesgo de discrepancias o contenido desactualizado.
• Sin Redundancia: Evitar la duplicación mantiene esta documentación concisa, enfocada y perfectamente alineada con los modelos de datos en el código.

Utiliza la interfaz interactiva proporcionada en el iframe para navegar por los endpoints disponibles, revisar estructuras de solicitud y respuesta, y explorar ejemplos. Cualquier cambio en nuestra API se refleja instantáneamente, por lo que puedes confiar en que siempre estás viendo la versión más actual y confiable de nuestras especificaciones de endpoint.

Si encuentras problemas al acceder o interpretar el contenido, consulta la sección de solución de problemas o contacta a nuestro equipo de soporte para asistencia.

Explicación

El dispositivo opera de manera sencilla: envías imágenes y recibes un DiagnosticReport según lo definido en las especificaciones FHIR® de HL7. El siguiente gráfico ilustra el flujo de trabajo básico:

Soporte Diagnóstico

Aunque el término diagnóstico se utiliza comúnmente para describir la salida del dispositivo, es importante señalar que el dispositivo proporciona un interpretative distribution representation of possible International Classification of Diseases (ICD) categories that might be represented in the pixels content of the image. Los profesionales de la salud y las organizaciones pueden usar esta salida para informar un diagnóstico, pero el dispositivo en sí no genera un diagnóstico. Esta distinción se indica claramente en la salida, que sigue el estándar FHIR y está etiquetada como un DiagnosticReport con un estado de preliminary.

Medida de Gravedad

De manera similar, aunque el término medida de gravedad se utiliza con frecuencia, el dispositivo proporciona una quantifiable data on the intensity, count and extent of clinical signs such as erythema, desquamation, and induration, among others. Esta salida ayuda a los profesionales de la salud a evaluar el grado de la condición de un paciente, pero no es la gravedad en sí. Esto también se indica en el DiagnosticReport compatible con FHIR con un estado de preliminary.

Indicadores Clínicos

Los indicadores clínicos se derivan de la salida de soporte diagnóstico del dispositivo, que es un interpretative distribution representation of possible International Classification of Diseases (ICD) categories that might be represented in the pixels content of the image. Esta salida es una distribución de probabilidad donde a cada categoría del ICD-11 se le asigna un valor de probabilidad entre 0 y 1, siendo la suma total igual a 1.

Confirmación de Condición

La salida del dispositivo cubre una amplia gama de categorías del ICD-11, excepto una: Lesión no específica. Esta categoría se utiliza cuando no se detecta ninguna condición en la imagen. La probabilidad de que una imagen contenga alguna condición (hasCondition) se puede calcular como:

$$p_{condition}= 1 - p_{nsl}$$

Donde $p_{nsl}$ es la probabilidad asignada a la categoría Lesión no específica. Dado que la probabilidad total es igual a 1, restar $p_{nsl}$ da la probabilidad de que una condición esté presente.

Hallazgos de Suma Ponderada

Varios indicadores clínicos (pigmentedLesion, urgentReferral, highPriorityReferral, y malignancy) se calculan utilizando una suma ponderada de la salida del dispositivo. Cada indicador utiliza pesos binarios (0 o 1) para determinar qué categorías del ICD-11 contribuyen a su valor.

• Lesión Pigmentada (pigmentedLesion): Pesos positivos para categorías correspondientes a lesiones pigmentadas.
• Referencia Urgente (urgentReferral): Pesos positivos para categorías que requieren referencia dentro de 0-48 horas.
• Referencia de Alta Prioridad (highPriorityReferral): Pesos positivos para categorías que requieren referencia dentro de 7-15 días.
• Malignidad (malignancy): Pesos positivos para categorías relacionadas con la malignidad (por ejemplo, cáncer de piel).

El valor de cada hallazgo ($f$) se calcula como:

$$f = \sum_{i=1}^{N} w_i \cdot p_i$$

Donde $N$ es el número total de categorías del ICD-11 predichas, y $w_i$ y $p_i$ son el peso y la probabilidad de la $i$-ésima categoría.

Categorías del ICD-11 Relacionadas con la Malignidad

Código ICD-11	Categoría	Maligno
2C30.3	Melanoma lentiginoso acral (primario)	1
XH89V4#2C33	Carcinoma anexial	1
2E63.00#XH9KY6#XH9NL4	Melanoma maligno amelanótico	1
XH6264#2B56.1	Angiosarcoma	1
XH2615#2C32	Carcinoma de células basales	1
XH63D2#2D41	Carcinoma	1
2C30	Melanoma cutáneo	1
2E08	Metástasis cutánea	1
XH1951	Linfoma cutáneo de células T	1
2B53.Y#XH4QZ8	Dermatofibrosarcoma protuberans	1
XH36A5	Sarcoma de Kaposi	1
XH81N8	Carcinoma de células de Merkel	1
2E08	Neoplasia maligna metastásica que involucra la piel	1
1G60.0	Micetoma	1
2B01#XH8R56	Micosis fungoides	1
-	Linfoma T pleomórfico	1
XH0945#2C31	Carcinoma de células escamosas	1
EB13	Síndrome de Stevens Johnson o necrolisis epidérmica tóxica	1
XH5NL6#2C32.2	Carcinoma basocelular superficial	1
1A6Z	Sífilis	1

Indicadores de Rendimiento

Los indicadores de rendimiento proporcionan información sobre el rendimiento del dispositivo en el reconocimiento de enfermedades de la piel. Estos indicadores se derivan de la salida de soporte diagnóstico, que es un interpretative distribution representation of possible International Classification of Diseases (ICD) categories that might be represented in the pixels content of the image.

Sensibilidad y Especificidad Top-K

Para evaluar el rendimiento del dispositivo para cada categoría del ICD-11, calculamos métricas de sensibilidad y especificidad top-K en un conjunto de prueba reservado. Estas métricas se definen como:

• Sensibilidad (tasa de verdaderos positivos): Probabilidad de una salida positiva dado un caso de prueba positivo.
• Especificidad (tasa de verdaderos negativos): Probabilidad de una salida negativa dado un caso de prueba negativo.

$$Sensibilidad=\frac{TP}{TP + FN}$$ $$Especificidad=\frac{TN}{TN + FP}$$

Para cada categoría del ICD-11 $C$, nosotros:

1. Tratamos $C$ como positivo (1) si coincide con la etiqueta de verdad terreno, y negativo (0) de lo contrario.
2. Consideramos $C$ como positivo (1) si aparece en las predicciones top-K, y negativo (0) de lo contrario.

Como las predicciones y las etiquetas de verdad terreno se han convertido a un caso binario (0/1), podemos calcular la sensibilidad y la especificidad utilizando verdaderos positivos, falsos negativos, falsos positivos y verdaderos negativos:

	Salida positiva	Salida negativa
Etiqueta positiva	✔️ Verdadero positivo (TP)	❌ Falso negativo (FN)
Etiqueta negativa	❌ Falso positivo (FP)	✔️ Verdadero negativo (TN)

Calculamos la sensibilidad y la especificidad para varios valores de $K$ (1,3, 5), lo que resulta en los indicadores de rendimiento de sensibilidad y especificidad top-1, top-3 y top-5.

Entropía

La entropía estima la incertidumbre de la salida del dispositivo. La entropía normalizada ($H$) se calcula como:

$$H=-\frac{\sum_{i=1}^{N}p_i \cdot \ln(p_i)}{\ln(N)}$$

Donde $\ln$ es el logaritmo natural, $N$ es el número total de categorías del ICD-11, y $p_i$ es la probabilidad de la $i$-ésima categoría.

Baja entropía indica alta confianza, mientras que alta entropía sugiere baja confianza.