Especificação de Endpoint

Esta seção da documentação fornece uma visão geral dos esquemas de dados para os endpoints da API do dispositivo médico.

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Explicação

O dispositivo opera de maneira simples: você envia imagens e recebe um DiagnosticReport conforme definido nas especificações FHIR® da HL7. O gráfico a seguir ilustra o fluxo de trabalho básico:

Suporte Diagnóstico

Embora o termo diagnóstico seja comumente usado para descrever a saída do dispositivo, é importante observar que o dispositivo fornece um interpretative distribution representation of possible International Classification of Diseases (ICD) categories that might be represented in the pixels content of the image. Profissionais de saúde e organizações podem usar essa saída para informar um diagnóstico, mas o dispositivo em si não gera um diagnóstico. Essa distinção é claramente indicada na saída, que segue o padrão FHIR e é rotulada como um DiagnosticReport com status de preliminary.

Medida de Gravidade

Da mesma forma, embora o termo medida de gravidade seja frequentemente usado, o dispositivo fornece uma quantifiable data on the intensity, count and extent of clinical signs such as erythema, desquamation, and induration, among others. Essa saída ajuda os profissionais de saúde a avaliar o grau da condição de um paciente, mas não é a gravidade em si. Isso também é indicado no DiagnosticReport compatível com FHIR com status de preliminary.

Indicadores Clínicos

Os indicadores clínicos são derivados da saída de suporte diagnóstico do dispositivo, que é um interpretative distribution representation of possible International Classification of Diseases (ICD) categories that might be represented in the pixels content of the image. Essa saída é uma distribuição de probabilidade onde cada categoria do CID-11 recebe um valor de probabilidade entre 0 e 1, sendo que a soma total é igual a 1.

Confirmação de Condição

A saída do dispositivo abrange uma ampla gama de categorias do CID-11, exceto uma: Non-specific lesion. Esta categoria é usada quando nenhuma condição é detectada na imagem. A probabilidade de uma imagem conter qualquer condição (hasCondition) pode ser calculada como:

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

Onde $p_{nsl}$ é a probabilidade atribuída à categoria Non-specific lesion. Como a probabilidade total é igual a 1, subtrair $p_{nsl}$ fornece a probabilidade de uma condição estar presente.

Descobertas por Soma Ponderada

Vários indicadores clínicos (pigmentedLesion, urgentReferral, highPriorityReferral e malignancy) são calculados usando uma soma ponderada da saída do dispositivo. Cada indicador usa pesos binários (0 ou 1) para determinar quais categorias do CID-11 contribuem para seu valor.

• Lesão Pigmentada (pigmentedLesion): Pesos positivos para categorias correspondentes a lesões pigmentadas.
• Referência Urgente (urgentReferral): Pesos positivos para categorias que requerem referência dentro de 0-48 horas.
• Referência de Alta Prioridade (highPriorityReferral): Pesos positivos para categorias que requerem referência dentro de 7-15 dias.
• Malignidade (malignancy): Pesos positivos para categorias relacionadas à malignidade (por exemplo, câncer de pele).

O valor de cada descoberta ($f$) é calculado como:

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

Onde $N$ é o número total de categorias do CID-11 previstas, e $w_i$ e $p_i$ são o peso e a probabilidade da $i$-ésima categoria.

Categorias do CID-11 Relacionadas à Malignidade

Código CID-11	Categoria
2C30.3	Melanoma lentiginoso acral (primário)
2C33	Carcinoma anexial
2E63.00	Melanoma maligno amelanótico
2B56.1	Angiossarcoma
2C32	Carcinoma basocelular
2D41	Carcinoma
2C30	Melanoma cutâneo
2B0Z	Linfoma cutâneo de células T
2B53.Y	Dermatofibrossarcoma protuberans
2B57.Z	Sarcoma de Kaposi
2C34	Carcinoma neuroendócrino cutâneo (carcinoma de células de Merkel)
2E08	Neoplasia maligna metastática envolvendo a pele
1G60.0	Micetoma
2B01	Micose fungoide
2B0Y	Linfoma T pleomórfico
2C31	Carcinoma espinocelular
EB13	Síndrome de Stevens Johnson ou necrólise epidérmica tóxica
2C32.2	Carcinoma basocelular superficial
1A6Z	Sífilis

Indicadores Binários

Os indicadores binários são derivados da distribuição de probabilidade do CID-11 como uma etapa de pós-processamento usando uma matriz de mapeamento definida por dermatologistas. Cada indicador reflete a probabilidade agregada de que um caso pertença a categorias clinicamente significativas que requerem triagem diferencial ou atenção diagnóstica.

Os seis indicadores binários são:

1. Maligno: probabilidade de que a lesão seja classificada como uma malignidade confirmada (por exemplo, melanoma, carcinoma espinocelular, carcinoma basocelular).
2. Pré-maligno: probabilidade de categorias com potencial maligno (por exemplo, queratose actínica, doença de Bowen).
3. Associado à malignidade: categorias benignas ou inflamatórias com sobreposição frequente ou mimetismo de apresentações malignas (por exemplo, nevos atípicos, queratoses seborreicas pigmentadas).
4. Lesão pigmentada: probabilidade de que a lesão pertença ao subgrupo pigmentado, importante para a avaliação da probabilidade de melanoma.
5. Referência urgente: lesões associadas a categorias que normalmente requerem avaliação dermatológica dentro de 48 horas (por exemplo, suspeita de melanoma, lesões nodulares de crescimento rápido, malignidades sangrantes ou ulceradas).
6. Referência de alta prioridade: lesões que devem ser avaliadas dentro de 2 semanas de acordo com as diretrizes de referência dermatológica (por exemplo, suspeita de câncer de pele não melanoma, lesões pré-malignas com potencial maligno).

Para $N$ categorias e 6 indicadores, a matriz de mapeamento tem um tamanho de $N \times 6$. Assim, o cálculo de cada indicador $j \in [1, 2, \ldots, 6]$ é definido como:

$$\text{Binary Indicator}_j = \sum_{i=1}^{n} \big(M_{ij} \times p_i\big)$$

onde $p_i$ é a probabilidade para a $i$-ésima categoria do CID-11, e $M_{ij}$ é o coeficiente de peso binário ($M_{ij} \in [0, 1]$) que indica se a categoria $i$ contribui para o indicador $j$.

Indicadores de Desempenho

Os indicadores de desempenho fornecem insights sobre o desempenho do dispositivo no reconhecimento de doenças de pele. Esses indicadores são derivados da saída de suporte diagnóstico, que é um interpretative distribution representation of possible International Classification of Diseases (ICD) categories that might be represented in the pixels content of the image.

Entropia

A entropia estima a incerteza da saída do dispositivo. A entropia normalizada ($H$) é calculada como:

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

Onde $\ln$ é o logaritmo natural, $N$ é o número total de categorias do CID-11, e $p_i$ é a probabilidade da $i$-ésima categoria.

Baixa entropia indica alta confiança, enquanto alta entropia sugere baixa confiança.