Especificação de Endpoint

Esta seção da documentação fornece uma visão geral dos esquemas de dados para os endpoints da API do dispositivo médico. Em vez de detalhar cada endpoint e seus recursos aqui, incorporamos a documentação da API gerada automaticamente em um iframe para uma experiência mais dinâmica e atualizada.

Por que usar um Iframe?

Incorporar a documentação da API oferece vários benefícios:

• Atualizações em Tempo Real: O iframe reflete as alterações e adições mais recentes à base de código da API, garantindo que você sempre tenha as informações mais precisas.
• Consistência: Ao vincular diretamente à documentação de origem, eliminamos o risco de discrepâncias ou conteúdo desatualizado.
• Sem Redundância: Evitar duplicação mantém esta documentação concisa, focada e perfeitamente alinhada aos modelos de dados no código.

Use a interface interativa fornecida no iframe para navegar pelos endpoints disponíveis, revisar estruturas de requisição e resposta e explorar exemplos. Quaisquer alterações em nossa API são refletidas instantaneamente, para que você possa confiar que está sempre visualizando a versão mais atual e confiável de nossas especificações de endpoint.

Se você encontrar problemas ao acessar ou interpretar o conteúdo, consulte a seção de solução de problemas ou entre em contato com nossa equipe de suporte para assistência.

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: Lesão não específica. 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 Lesão não específica. 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	Maligno
2C30.3	Melanoma lentiginoso acral (primário)	1
XH89V4#2C33	Carcinoma anexial	1
2E63.00#XH9KY6#XH9NL4	Melanoma maligno amelanótico	1
XH6264#2B56.1	Angiossarcoma	1
XH2615#2C32	Carcinoma basocelular	1
XH63D2#2D41	Carcinoma	1
2C30	Melanoma cutâneo	1
2E08	Metástase cutânea	1
XH1951	Linfoma cutâneo de células T	1
2B53.Y#XH4QZ8	Dermatofibrossarcoma protuberans	1
XH36A5	Sarcoma de Kaposi	1
XH81N8	Carcinoma de células de Merkel	1
2E08	Neoplasia maligna metastática envolvendo a pele	1
1G60.0	Micetoma	1
2B01#XH8R56	Fungose de Mycosis	1
-	Linfoma T pleomórfico	1
XH0945#2C31	Carcinoma espinocelular	1
EB13	Síndrome de Stevens Johnson ou necrose epidérmica tóxica	1
XH5NL6#2C32.2	Carcinoma basocelular superficial	1
1A6Z	Sífilis	1

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.

Sensibilidade e Especificidade Top-K

Para avaliar o desempenho do dispositivo para cada categoria do CID-11, calculamos as métricas de sensibilidade e especificidade top-K em um conjunto de teste reservado. Essas métricas são definidas como:

• Sensibilidade (taxa de verdadeiro positivo): Probabilidade de uma saída positiva dada uma ocorrência positiva no teste.
• Especificidade (taxa de verdadeiro negativo): Probabilidade de uma saída negativa dada uma ocorrência negativa no teste.

$$Sensibilidade=\frac{TP}{TP + FN}$$ $$Especificidade=\frac{TN}{TN + FP}$$

Para cada categoria do CID-11 $C$, nós:

1. Tratamos $C$ como positivo (1) se corresponder ao rótulo da verdade de base, e negativo (0) caso contrário.
2. Consideramos $C$ como positivo (1) se aparecer nas top-K previsões, e negativo (0) caso contrário.

Como as previsões e os rótulos da verdade de base foram convertidos para um caso binário (0/1), podemos calcular a sensibilidade e a especificidade usando verdadeiros positivos, falsos negativos, falsos positivos e verdadeiros negativos:

	Saída positiva	Saída negativa
Rótulo positivo	✔️ Verdadeiro positivo (TP)	❌ Falso negativo (FN)
Rótulo negativo	❌ Falso positivo (FP)	✔️ Verdadeiro negativo (TN)

Calculamos a sensibilidade e a especificidade para vários valores de $K$ (1, 3, 5), resultando nos indicadores de desempenho de sensibilidade e especificidade top-1, top-3 e top-5.

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.