Machine learning effectief in diagnose PsA

Digitale tools en machine learning-modellen kunnen nauwkeurig psoriasis en psoriatische artritis op afstand meten. De methoden leveren betrouwbare resultaten, vergelijkbaar met die van artsen. Dat blijkt uit een studie gepubliceerd in The Journal of Rheumatology door een groot Amerikaans consortium. De studie had als doel het valideren van digitale tools en machine learning-modellen voor het meten van psoriasis en PsA op afstand. In totaal werden 104 deelnemers gerekruteerd, waarvan 79 deelnemers PsA hadden, 16 psoriasis en 9 gezonde controles. De deelnemers waren gemiddeld 42,3 jaar oud en 49% was vrouw. Het onderzoek vergeleek de nauwkeurigheid en overeenstemming van digitale metingen en beeldgebaseerde machine learning-modellen met klinische metingen uitgevoerd door getrainde reumatologen en dermatologen. Digitale diagnoses De resultaten laten zien dat digitale metingen van het percentage aangetast huidoppervlak (BSA) bij psoriasis zeer sterk overeenkomen met de metingen van artsen, met een concordantiegraad van 0,94 (95% CI: 0,91-0,96). Beoordelingen van huidlaesies door artsen en de digitale tools kwamen ook redelijk goed overeen. Voor erytheem was de…