Bonazza, Michele (2015) A workflow for melanocytic lesion evaluation. [Tesi di dottorato]
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Abstract (inglese)
In today’s current practices, detecting melanoma in its early stages is a challenging
task for dermatologists. Early stage melanoma is nearly identical to
benign melanocytic lesions, requiring doctors to detect subtle changes in shape
or size of lesions that are easily missed, but are indicators of development of
the disease. Dermatoscopy, a discipline that involves analyzing suspicious patterns
in magnified pictures of skin lesions, helps dermatologists keep track of
these changes. However, this approach has its shortcomings. Typically, the process
of identifying melanoma is not consistent between doctors, or even within
each doctor. This results in two problems: (1) it creates data that is not comparable
between doctors, such as when one doctor captures photos while another
does not, and (2) it produces data that is not consistent within a doctor’s own
records of a patient from visit to visit, such as when they switch between capturing
photos of a mole or simply taking notes. In the second case, doctors
may have gaps in photos available, causing difficulties in tracking the progress
of moles. Further, their existing methods are time intensive, putting pressure
on them to complete their evaluation quickly, and require them to perform actions
that could be done by someone without a medical degree, such as taking
pictures of a person’s moles.
In our work, we introduce MoleMapper, an Android-based application that
addresses the issues above by enforcing a consistent workflow. The key insight
in our work is that, by having a standardized, repeatable workflow, we
can create tooled support that both introduces consistency, and also automates
parts of the process that were previously tedious. MoleMapper does this by:
(1) introducing a structured workflow which guides the user in taking full
body pictures for the doctor to review, (2) making use of a subdivision of the
body that thoroughly captures all potential areas that may contain moles, and (3)
automatically creating a mapping between the pictures taken by a dermatoscope
and the subdivisions introduced in the workflow. As opposed to existing
tools that require dermatologists to context switch between a PC and camera,
MoleMapper consolidates the entire process into a single device.
We evaluated MoleMapper by performing both a semi-structured laboratory
experiment, as well as an in-the-field study. In the first study, we collected feedback
from dermatologists during mock evaluations. In the second study, we
interviewed and collected feedback from dermatologists that used MoleMapper
with their own patients. Results indicate that dermatologists do indeed
find MoleMapper useful in their existing process. However, dermatologists
prefer to selectively choose which subdivisions need photographs, limiting the
effectiveness of the streamlined workflow. They find the interface intuitive, and
they see the single device approach as a significant improvement over their existing
practice of frequently switching between PC and camera.
In future work, we aim to further integrate MoleMapper with its parent
project Cutis in Silico. MoleMapper is part of a family of tools that aim to fully
automate the capture of full-body pictures, and provide doctors assistance in
detecting Melanoma. One of our main goals will be to provide seamless data
synchronization between MoleMapper and PersonalScreener, a tool that lets
patients monitor their own suspect lesions by taking dermatoscopic pictures
with their smartphones.
The contributions of this dissertation are five-fold: (1) a summary of the different
workflows practiced by dermatologists that was revealed in interviews
with 7 dermatologists. (2) A standard subdivision of the human body that can
be used when taking full-scale pictures of a patient. (3) A consolidated proposed
workflow for dermatologists that would bring thoroughness and consistency
to their practice. (4) An Android application to perform the proposed
workflow. (5) An evaluation in the form of a case study for the application and
workflow being used by dermatologists in-the-field.
Abstract (italiano)
Allo stato dell’arte, rilevare la presenza di melanomi quando questi si trovano
nelle fasi iniziali di sviluppo rappresenta un compito impegnativo per i dermatologi.
Nel periodo di sviluppo iniziale, il melanoma è pressoché identico
ad una lesione melanocitica benigna (ovvero ad un comune neo), fatto che
richiede una notevole capacità di individuare cambiamenti minimi nella forma
o nelle dimensioni della lesione. La dermatoscopia, una disciplina che prevede
l’analisi di pattern sospetti all’interno di immagini ad alto ingrandimento, aiuta
i dermatologista a monitorare questi cambiamenti. Questo approccio ha però
dei difetti. Tipicamente, il processo di identificazione del melanoma non è condiviso
fra i dottori, e spesso non è neppure seguito pedissequamente da uno
stesso dottore nell’arco della sua carriera. Ciò dà luogo a due problemi: (1) in
molti casi, i dati prodotti dai dermatologi non sono confrontabili fra loro, come
ad esempio nel caso in cui un dottore fotografi una parte del corpo, e un altro
decida altrimenti, e (2) i dati prodotti sono spesso non coerenti all’interno
dello storico di un paziente, come accade nel caso in cui un dottore decida di
non fotografare una lesione, limitandosi a prendere delle note. Nel secondo
caso, ci si può trovare di fronte a lacune nell’archivio fotografico delle lesioni,
causando difficoltà nel controllarne l’evoluzione. Inoltre, il metodo di lavoro
seguito dai dermatologi è molto dispendioso in termini di tempo, e potrebbe
essere ottimizzato delegando alcune fasi, come lo scatto delle fotografie delle
lesioni di un paziente, a personale non strettamente medico.
In questo trattato presentiamo MoleMapper, un’applicazione per sistemi Android
che risolve i problemi suesposti introducendo un flusso di lavoro stabile.
L’intuizione chiave del nostro lavoro è che, grazie ad un processo standard e
ripetibile, possiamo creare un supporto applicativo che porti coerenza nei dati
prodotti dai dermatologi, e automatizzi alcune fasi precedentemente laboriose.
MoleMapper realizza questi punti grazie a: (1) l’introduzione di un flusso di lavoro
strutturato che guida l’utente nello scatto delle fotografie a quadri generali
che verranno analizzate dal dottore, (2) una suddivisione del corpo umano che
carpisce i dettagli di ogni zona che possa contenere nei, e (3) un’associazione
biunivoca fra le immagini create dal dermatoscopio e le suddivisioni proposte
nel flusso di lavoro. Contrariamente a quanto avviene per gli strumenti attualmente
in commercio, i quali richiedono un continuo passaggio fra il PC e la
macchina fotografica, MoleMapper utilizza un singolo strumento per l’intero
processo.
Abbiamo valutato l’efficacia di MoleMapper tramite un esperimento di laboratorio
semi strutturato, e tramite un successivo studio sul campo. Nel primo
studio, abbiamo raccolto dati dai dermatologi durante visite simulate. Nel
secondo studio, abbiamo intervistato e raccolto le opinioni dei dermatologi
che hanno utilizzato MoleMapper con i loro pazienti. I risultati indicano
che i dermatologi hanno trovato MoleMapper utile nel loro lavoro. Tuttavia,
i dermatologi preferiscono scegliere quali parti del corpo debbano essere fotografate,
limitando l’efficacia del processo di lavoro proposto. Hanno trovato
l’interfaccia intuitiva, e ritengono l’utilizzo di un solo strumento un miglioramento
significativo rispetto al loro precedente continuo passaggio fra PC e
fotocamera.
In futuro, miriamo ad integrare MoleMapper con il suo progetto padre Cutis
in Silico. MoleMapper fa parte di una famiglia di strumenti che ambiscono
ad automatizzare lo scatto delle foto a quadri generali, e ad assistere i dottori
nel rilevamento di melanomi. Uno degli obiettivi principali sarà quello di
sincronizzare agevolmente in MoleMapper i dati ottenuti da PersonalScreener,
uno strumento che permette ai pazienti di monitorare le loro stesse lesioni
utilizzando i propri smartphone come dermatoscopi.
Abbiamo individuato 5 contributi di questo lavoro: (1) un riassunto dei vari
processi di lavoro seguiti dai dermatologi ottenuto tramite interviste che hanno
coinvolto 7 dermatologi. (2) Una suddivisione standard del corpo umano che
può essere utilizzata per la fotografia a quadri generali. (3)
Un flusso di lavoro proposto per i dermatologi che introduce maggior coerenza e precisione nella
loro pratica quotidiana. (4) Un’applicazione Android per seguire il flusso di
lavoro proposto. (5) Una valutazione dell’applicazione e del flusso di lavoro
proposto nella forma di un caso di studio che ha coinvolto dei dermatologi nel
loro lavoro.
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