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The dataset provided by The University of Queensland in Brisbane was funded by the National Health and Medical Research Council (NHMRC) - Centre of Research Excellence Scheme (APP 1099021). HPS holds an NHMRC MRFF Next Generation Clinical Researchers Program Practitioner Fellowship (APP1137127). Other funding sources include the Melanoma Research Alliance Young Investigator Award 614197. This research was funded in part through the NIH/NCI Cancer Center Support Grant P30 CA008748.

Análisis de autorías institucional

Combalia MAutor o CoautorMalvehy JAutor o Coautor

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7 de febrero de 2021
Publicaciones
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Artículo

A patient-centric dataset of images and metadata for identifying melanomas using clinical context

Publicado en:Scientific Data. 8 (1): 34- - 2021-01-28 8(1), DOI: 10.1038/s41597-021-00815-z

Autores: Rotemberg, Veronica; Kurtansky, Nicholas; Betz-Stablein, Brigid; Caffery, Liam; Chousakos, Emmanouil; Codella, Noel; Combalia, Marc; Dusza, Stephen; Guitera, Pascale; Gutman, David; Halpern, Allan; Helba, Brian; Kittler, Harald; Kose, Kivanc; Langer, Steve; Lioprys, Konstantinos; Malvehy, Josep; Musthaq, Shenara; Nanda, Jabpani; Reiter, Ofer; Shih, George; Stratigos, Alexander; Tschandl, Philipp; Weber, Jochen; Soyer, H Peter

Afiliaciones

Emory University School of Medicine - Autor o Coautor
Kitware, Inc. - Autor o Coautor
Mayo Clinic - Autor o Coautor
Medizinische Universitat Wien - Autor o Coautor
Melanoma Institute Australia - Autor o Coautor
Memorial Sloan-Kettering Cancer Center - Autor o Coautor
MICROSOFT CORPORATION - Autor o Coautor
Rabin Medical Center Israel - Autor o Coautor
Renaissance School of Medicine at Stony Brook University - Autor o Coautor
SUNY Downstate Health Sciences University - Autor o Coautor
The University of Queensland - Autor o Coautor
Universitat de Barcelona - Autor o Coautor
University of Athens Medical School - Autor o Coautor
Weill Cornell Medicine - Autor o Coautor
‎ Emory Univ, Sch Med, Dept Biomed Informat, Atlanta, GA USA - Autor o Coautor
‎ Kitware Inc, Clifton Pk, NY USA - Autor o Coautor
‎ Mayo Clin, Dept Radiol, Div Radiol Informat, Rochester, MN USA - Autor o Coautor
‎ Med Univ Vienna, Dept Dermatol, Vienna, Austria - Autor o Coautor
‎ Melanoma Inst Australia, Sydney, NSW, Australia - Autor o Coautor
‎ Mem Sloan Kettering Canc Ctr, Dept Med, Dermatol Serv, 1275 York Ave, New York, NY 10021 USA - Autor o Coautor
‎ Microsoft, Redmond, WA USA - Autor o Coautor
‎ Rabin Med Ctr, Tel Aviv, Israel - Autor o Coautor
‎ Stony Brook Med Sch, Stony Brook, NY USA - Autor o Coautor
‎ SUNY Downstate Med Sch, New York, NY USA - Autor o Coautor
‎ Sydney Melanoma Diagnost Ctr, Sydney, NSW, Australia - Autor o Coautor
‎ Univ Athens, Med Sch, Athens, Greece - Autor o Coautor
‎ Univ Barcelona, Hosp Clin Barcelona, IDIBAPS, Melanoma Unit,Dermatol Dept, Barcelona, Spain - Autor o Coautor
‎ Univ Queensland, Diamantina Inst, Dermatol Res Ctr, Brisbane, Qld, Australia - Autor o Coautor
‎ Weill Cornell Med Coll, Dept Radiol, New York, NY USA - Autor o Coautor
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Resumen

© 2021, The Author(s). Prior skin image datasets have not addressed patient-level information obtained from multiple skin lesions from the same patient. Though artificial intelligence classification algorithms have achieved expert-level performance in controlled studies examining single images, in practice dermatologists base their judgment holistically from multiple lesions on the same patient. The 2020 SIIM-ISIC Melanoma Classification challenge dataset described herein was constructed to address this discrepancy between prior challenges and clinical practice, providing for each image in the dataset an identifier allowing lesions from the same patient to be mapped to one another. This patient-level contextual information is frequently used by clinicians to diagnose melanoma and is especially useful in ruling out false positives in patients with many atypical nevi. The dataset represents 2,056 patients (20.8% with at least one melanoma, 79.2% with zero melanomas) from three continents with an average of 16 lesions per patient, consisting of 33,126 dermoscopic images and 584 (1.8%) histopathologically confirmed melanomas compared with benign melanoma mimickers.

Palabras clave

Artificial intelligenceHumansMelanomaMetadataSkinSkin neoplasms

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Scientific Data debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición 12/74, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Multidisciplinary Sciences.

Esta publicación ha sido distinguida como “Highly Cited Paper” según las agencias WoS (ESI, Clarivate) y ESI (Clarivate), lo que significa que se sitúa dentro del 1% superior de los artículos más citados en su campo temático durante el año de su publicación. En términos del impacto observado de la aportación, este trabajo es considerado como uno de los más influyentes a nivel mundial, al ser considerado como altamente citado. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Y así lo demuestran los altísimos impactos normalizados a través de algunos de los principales indicadores de este tipo, y que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, ya apuntan a estar muy por encima de la media en diferentes agencias:

  • Normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada (ESI) de la agencia Clarivate: 12.83 (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)
  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 15.63 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)
  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 154.34 (fuente consultada: Dimensions Jul 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-05, el siguiente número de citas:

  • WoS: 248
  • Scopus: 297
  • Europe PMC: 51

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-05:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 227.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 227 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 4.35.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 9 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Australia; Austria; Greece; Israel; United States of America.