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ASALT

Información
Todos los elementos de este sistema de puntuación pueden extraerse automáticamente de la imagen. Gracias a ello, no necesita proporcionar el questionnaireResponse.

¿Qué es el ASALT?

La Automatic Severity of Alopecia Tool (ASALT) es la implementación automatizada de la Severity of Alopecia Tool (SALT), uno de los sistemas de puntuación más ampliamente utilizados para evaluar la gravedad de la alopecia areata. La principal limitación de este sistema de puntuación reside en la variabilidad interobservador, ya que resulta complejo para un observador humano calcular porcentajes de pérdida de cabello.

Para responder a este reto, el ASALT utiliza imágenes capturadas con un teléfono inteligente. El algoritmo identifica la extensión y el porcentaje de pérdida de cabello, lo que permite calcular la puntuación SALT.

Localización corporal

Para calcular el SALT se necesitan hasta cuatro fotografías, que cubran las siguientes vistas de la cabeza:

  • Parte superior (HEAD_TOP)
  • Lado izquierdo (HEAD_LEFT)
  • Lado derecho (HEAD_RIGHT)
  • Parte posterior (HEAD_BACK)

Cada localización contribuye con un porcentaje distinto a la puntuación final: parte superior 40 %, lado izquierdo y lado derecho 18 % cada uno y parte posterior 24 %.

ASALT local

Dado que el ASALT trabaja a nivel de imagen, es posible realizar el seguimiento de una sola zona, por ejemplo la parte superior de la cabeza. La salida del ASALT contiene dos resultados principales: el porcentaje de 0 a 100 de la pérdida de cabello en esa localización corporal concreta y, además, el porcentaje ponderado, que tiene en cuenta la localización corporal.

ASALT general

El ASALT general se calcula incorporando a la ecuación varias fotografías de la cabeza. Solo se requieren fotografías de las zonas afectadas, y el procedimiento de adquisición se explica en la siguiente sección.

Cómo tomar imágenes

La calidad de la imagen afecta al rendimiento del algoritmo. Está disponible una guía con consejos esenciales para la adquisición de imágenes. Esta sección está dedicada al proceso de captura de fotografías para el cálculo del ASALT.

¿Cómo funciona el ASALT?

El ASALT utiliza redes neuronales convolucionales entrenadas con un conjunto de datos compuesto por miles de imágenes anotadas por expertos. El algoritmo cuantifica la extensión de la densidad capilar baja y alta y calcula un porcentaje de pérdida de cabello.

Solicitar la puntuación ASALT

Relevant keys in the body of the request
{
"requestId": "90925097-820b-403d-a75d-4cd989903df1",
"data": {
"type": "image",
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"bodySite": "HEAD_TOP",
"knownConditionForThisImage": {
"conclusion": "Alopecia areata"
},
"subject": {
"identifier": "6ec724a0-6fa3-11eb-a15f-0242ac160004",
"gender": "m",
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"weight": 71,
"birthdate": "1986-10-21",
"generalPractitioner": {
"identifier": "44f89a8c-6f8a-11eb-9c8a-0242ac160004"
},
"managingOrganization": {
"identifier": "b13cd636-327b-11ec-86b0-0242ac180004",
"display": "Hospital Central"
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},
"scoringSystems": ["ASALT", "DLQI"],
"questionnaireResponse": {
"DLQI": {
"question1": 2,
"question2": 3,
"question3": 1,
"question4": 2,
"question5": 1,
"question6": 2,
"question7": 2,
"question8": 2,
"question9": 3,
"question10": 2
}
},
"content": "base64 image"
}
}
Check out the documentation
Es importante que consulte la sección Salida de esta documentación para entender cómo debe construir la solicitud y cómo será la respuesta. Tenga en cuenta que se trata de un fragmento de un archivo JSON más amplio.

El bodySite debe especificarse como una de las siguientes opciones:

  • HEAD_TOP
  • HEAD_LEFT
  • HEAD_RIGHT
  • HEAD_BACK

Respuesta

Relevant keys in the body of the response
"evolution": {
"domains": {
"ASALT": {
"explainabilityMedia": {
"content": "base 64 image",
"detections": null
},
"facets": {
"alopecia": {
"intensity": 100,
"value": 100
}
},
"grade": {
"category": null,
"score": 40
}
}
}
}

El ASALT no dispone de una traducción a los conceptos más cercanos a la práctica clínica de «leve», «moderado», «grave» o «muy grave» y, por tanto, se ofrece un valor null para la clave category. Puede encontrar más información sobre la ausencia de un amplio consenso en el estudio Defining Severity in Alopecia Areata: Current Perspectives and a Multidimensional Framework.

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