Soporte diagnóstico
Aunque el término diagnóstico es una forma habitual de referirse a la salida del dispositivo, ten en cuenta que lo que el dispositivo produce es una representación de distribución interpretativa de posibles categorías de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) que podrían estar representadas en el contenido de píxeles de la imagen.
En efecto, los profesionales de la salud y las organizaciones pueden utilizar los datos que produce el dispositivo para fundamentar un diagnóstico, pero lo que el propio dispositivo produce no es un diagnóstico. Esto se indica de forma apropiada en la salida del dispositivo, que sigue el estándar FHIR al señalar que la salida es un DiagnosticReport, con un estado preliminary.
Los bloques JSON de esta página son respuestas de ejemplo con carácter ilustrativo, incluidas para mostrar la forma de los datos que devuelve el dispositivo. Los valores que contienen, incluidos los valores del objeto metrics, son ejemplos. No constituyen declaraciones sobre el rendimiento del dispositivo y no deben interpretarse como afirmaciones de rendimiento.
Table of contents
Versión 2.0
Endpoint
https://ai.legit.health/v2/legit_health/predict
Body de la solicitud
Para un análisis básico de la imagen que permita obtener las probabilidades de las patologías detectadas:
{
"requestId": "unique-request-id",
"data": {
"content": "base64 encoded image"
}
}
Para una mayor exactitud, puedes incluir datos adicionales:
{
"requestId": "unique-request-id",
"data": {
"type": "image",
"modality": "clinical",
"operator": "Practitioner",
"bodySite": "ARM_LEFT",
"subject": {
"identifier": "subject-id",
"gender": "m",
"height": 175,
"weight": 71,
"birthdate": "1986-10-21",
"generalPractitioner": {
"identifier": "practitioner-id"
},
"managingOrganization": {
"identifier": "organization-id",
"display": "Hospital Central"
}
},
"content": "base64 encoded image"
}
}
Esta es la descripción de las propiedades relevantes del body de la solicitud:
bodySitees el código de localización corporal que identifica la zona donde se tomó la fotografía. Legit.Health proporciona la lista de códigos admitidos previa solicitud a través de support@legit.health.
Respuesta
La respuesta proporciona resultados diagnósticos preliminares que incluyen las posibles enfermedades, sus códigos asociados y la confianza diagnóstica (%). La respuesta que se muestra a continuación es un ejemplo ilustrativo: los valores que contiene, incluidos los valores del objeto metrics, son ejemplos y no declaraciones sobre el rendimiento del dispositivo.
{
"category": [
{
"coding": [
{
"code": "250171008",
"display": "Clinical history and observation finding",
"system": "http://snomed.info/sct"
}
]
}
],
"code": {
"coding": [
{
"code": "10206-1",
"display": "Physical findings of Skin Narrative",
"system": "http://loinc.org"
}
]
},
"conclusions": [
{
"code": {
"code": "DA04.5",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Mucous cyst",
"probability": 87.77
},
{
"code": {
"code": "2F20.2",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Congenital nevus",
"probability": 6.11
},
{
"code": {
"code": "XH4L78",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Nevus",
"probability": 2.16
},
{
"code": {
"code": "ED63.0",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Vitiligo",
"probability": 1.92
}
],
"detectedModality": "Clinical",
"device": {
"resourceType": "Device",
"typeOfDevice": "Medical Device",
"manufacturer": {
"name": "AI Labs Group SL",
"address": "BAT Tower, Gran Vía 1, 48001, Bilbao, Biscay (Spain)"
},
"manufactureDate": "(11) 20231005 (YYYYMMDD)",
"deviceName": {
"name": "Legit.Health",
"type": "user-friendly-name"
},
"version": "(10) 2.1",
"uniqueDeviceIdentifier": "(01)8437025550005(10)2.1(11)YYYYMMDD",
"EMDNCoding": "Z12040192 (General medicine diagnosis and monitoring instruments - Medical device software)",
"GMDNCoding": "65975",
"eIFU": "Read the instructions before use https://ifu-eu-mdd.legit.health",
"CEmark": "CE marking per Council Directive 93/42/EEC",
"riskClassification": "Class I according to Council Directive 93/42/EEC (MDD)",
"warning": "In case of observing an incorrect operation of the software, notify the manufacturer as soon as possible: support@legit.health. The manufacturer will proceed accordingly. Any serious incident related to the device must be reported both to the manufacturer and the competent authority in the Member State where the user or patient is located",
"type": {
"system": "http://snomed.info/sct",
"code": "string",
"display": "Dermatology picture archiving and communication system application software"
}
},
"evolution": {},
"explainabilityMedia": {
"content": "",
"modality": "Clinical",
"resourceType": "Media",
"type": "image"
},
"mediaValidity": {
"isValid": true,
"metrics": {
"hasEnoughQuality": true,
"isDermatologyDomain": true
},
"score": 66.0
},
"metrics": {
"category": "calculation",
"resourceType": "DeviceMetric",
"sensitivity": 99.56,
"specificity": 93.99
},
"preliminaryFindings": {
"hasConditionSuspicion": 99.2,
"isMalignantSuspicion": 0,
"isPreMalignantSuspicion": 0.6000000000000001,
"needsSpecialistsAttention": 3.86
},
"resourceType": "DiagnosticReport",
"status": "preliminary",
"time": 1.6485424041748047
}
Versión 2.1
Ahora puedes enviar varias imágenes de la misma estructura cutánea.
En efecto, esta versión admite el envío de varias imágenes para obtener resultados más robustos.
No debe tratarse de la misma imagen con transformaciones, sino de tomas distintas del mismo elemento.
- Recomendado: 3 imágenes.
- Máximo: 5 imágenes.
Endpoint
https://ai.legit.health/v2/legit_health/diagnosis_support
Body de la solicitud
{
"requestId": "unique-request-id",
"data": {
"content": ["base64 image 1", "base64 image 2", "base64 image 3"]
}
}
Como puedes ver, el contenido es un array en el que puedes enviar hasta 5 imágenes de la misma estructura cutánea. No debe tratarse de la misma imagen con transformaciones, sino de tomas distintas del mismo elemento.
Para una mayor exactitud, también se pueden incluir datos adicionales, de forma similar a la V2.0.
{
"requestId": "unique-request-id",
"data": {
"type": "image",
"modality": "clinical",
"operator": "Practitioner",
"bodySite": "ARM_LEFT",
"subject": {
"identifier": "subject-id",
"gender": "m",
"height": 175,
"weight": 71,
"birthdate": "1986-10-21",
"generalPractitioner": {
"identifier": "practitioner-id"
},
"managingOrganization": {
"identifier": "organization-id",
"display": "Hospital Central"
}
},
"content": ["base64 image 1", "base64 image 2", "base64 image 3"]
}
}
Respuesta
La respuesta de la versión 2.1 incluye una clave adicional, imagingStudySeries, que proporciona resultados individuales para cada imagen. La respuesta que se muestra a continuación es un ejemplo ilustrativo: los valores que contiene, incluidos los valores del objeto metrics, son ejemplos y no declaraciones sobre el rendimiento del dispositivo.
{
"category": [
{
"coding": [
{
"code": "250171008",
"display": "Clinical history and observation finding",
"system": "http://snomed.info/sct"
}
]
}
],
"code": {
"coding": [
{
"code": "10206-1",
"display": "Physical findings of Skin Narrative",
"system": "http://loinc.org"
}
]
},
"conclusions": [
{
"code": {
"code": "DA04.5",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Mucous cyst",
"probability": 87.77
},
{
"code": {
"code": "2F20.2",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Congenital nevus",
"probability": 6.11
},
{
"code": {
"code": "XH4L78",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Nevus",
"probability": 2.16
},
{
"code": {
"code": "ED63.0",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Vitiligo",
"probability": 1.92
}
],
"explainabilityMedia": {
"content": "",
"modality": ["Clinical", "Clinical", "Clinical"],
"resourceType": "Media",
"type": "image"
},
"mediaValidity": {
"isValid": true,
"metrics": {
"hasEnoughQuality": true,
"isDermatologyDomain": true
},
"score": 66.0
},
"metrics": {
"category": "calculation",
"resourceType": "DeviceMetric",
"sensitivity": 99.56,
"specificity": 93.99
},
"preliminaryFindings": {
"hasConditionSuspicion": 99.2,
"isMalignantSuspicion": 0,
"isPreMalignantSuspicion": 0.6000000000000001,
"needsSpecialistsAttention": 3.86
},
"imagingStudySeries": [
{
"conclusions": [
{
"code": {
"code": "DA04.5",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Mucous cyst",
"probability": 87.77
},
{
"code": {
"code": "2F20.2",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Congenital nevus",
"probability": 6.11
},
{
"code": {
"code": "XH4L78",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Nevus",
"probability": 2.16
},
{
"code": {
"code": "ED63.0",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Vitiligo",
"probability": 1.92
}
],
"detectedModality": "Clinical",
"explainabilityMedia": {
"content": "",
"modality": "Clinical",
"resourceType": "Media",
"type": "image"
},
"mediaValidity": {
"isValid": true,
"metrics": {
"hasEnoughQuality": true,
"isDermatologyDomain": true
},
"score": 66.0
},
"metrics": {
"category": "calculation",
"resourceType": "DeviceMetric",
"sensitivity": 99.56,
"specificity": 93.99
},
"preliminaryFindings": {
"hasConditionSuspicion": 99.2,
"isMalignantSuspicion": 0,
"isPreMalignantSuspicion": 0.6000000000000001,
"needsSpecialistsAttention": 3.86
}
},
{
"conclusions": [
{
"code": {
"code": "DA04.5",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Mucous cyst",
"probability": 87.77
},
{
"code": {
"code": "2F20.2",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Congenital nevus",
"probability": 6.11
},
{
"code": {
"code": "XH4L78",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Nevus",
"probability": 2.16
},
{
"code": {
"code": "ED63.0",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Vitiligo",
"probability": 1.92
}
],
"detectedModality": "Clinical",
"explainabilityMedia": {
"content": "",
"modality": "Clinical",
"resourceType": "Media",
"type": "image"
},
"mediaValidity": {
"isValid": true,
"metrics": {
"hasEnoughQuality": true,
"isDermatologyDomain": true
},
"score": 66.0
},
"metrics": {
"category": "calculation",
"resourceType": "DeviceMetric",
"sensitivity": 99.56,
"specificity": 93.99
},
"preliminaryFindings": {
"hasConditionSuspicion": 99.2,
"isMalignantSuspicion": 0,
"isPreMalignantSuspicion": 0.6000000000000001,
"needsSpecialistsAttention": 3.86
}
},
{
"conclusions": [
{
"code": {
"code": "DA04.5",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Mucous cyst",
"probability": 87.77
},
{
"code": {
"code": "2F20.2",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Congenital nevus",
"probability": 6.11
},
{
"code": {
"code": "XH4L78",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Nevus",
"probability": 2.16
},
{
"code": {
"code": "ED63.0",
"codeSystem": "ICD-11"
},
"name": "Vitiligo",
"probability": 1.92
}
],
"detectedModality": "Clinical",
"explainabilityMedia": {
"content": "",
"modality": "Clinical",
"resourceType": "Media",
"type": "image"
},
"mediaValidity": {
"isValid": true,
"metrics": {
"hasEnoughQuality": true,
"isDermatologyDomain": true
},
"score": 66.0
},
"metrics": {
"category": "calculation",
"resourceType": "DeviceMetric",
"sensitivity": 99.56,
"specificity": 93.99
},
"preliminaryFindings": {
"hasConditionSuspicion": 99.2,
"isMalignantSuspicion": 0,
"isPreMalignantSuspicion": 0.6000000000000001,
"needsSpecialistsAttention": 3.86
}
}
],
"resourceType": "DiagnosticReport",
"status": "preliminary",
"time": 1.6485424041748047
}