#PAGE_PARAMS# #ADS_HEAD_SCRIPTS# #MICRODATA#

Diagnostická přesnost screeningu diabetické retinopatie pomocí off-line systému umělé inteligence na chytrém telefonu

20. 12. 2021

Práce publikovaná v JAMA Ophthalmology prezentuje výsledky systému umělé inteligence automaticky vyhodnocujícího přítomnost závažnějších forem diabetické retinopatie ze snímků pořízených minimálně proškoleným personálem pomocí nemydriatické kamery na chytrém telefonu. Do jaké míry bychom se tedy mohli na toto řešení spolehnout jako na možnost doplnění či rozšíření diagnostických postupů v blízké budoucnosti?

Automatická analýza retinálních snímků

Automatická off-line analýza snímků sítnice na chytrém telefonu může představovat výkonnou a škálovatelnou metodu screeningu diabetické retinopatie, proto bylo provedeno vyhodnocení spolehlivosti tohoto systému na bázi umělé inteligence. Cílem studie bylo zhodnotit patentovaný systém Medios AI (Remidio) automaticky analyzující retinální snímky, jež byly pořízené minimálně proškoleným zdravotníkem pomocí nemydriatické kamery Remidio na chytrém telefonu. Systém v pořízených fotografiích vyhledává diabetickou retinopatii vhodnou k odeslání ke specialistovi, definovanou jako středně pokročilá neproliferativní diabetická retinopatie nebo horší, s makulárním edémem či bez něj.

Metodika a průběh studie

Prospektivní průřezová studie probíhala od srpna 2018 do září 2018. Zařazeni byli pacienti s diabetem, u nichž byly v lékárně (tj. zdravotníkem-neoftalmologem) vyfotografovány tři různé oblasti fundu (zadní pól, nazální a temporální část). Fotografie byly následně analyzovány oftalmologem a systémem umělé inteligence. Hodnocena byla senzitivita a specificita off-line analytického systému v rámci detekce diabetické retinopatie z fotografií pořízených zdravotníkem pomocí konkrétního nemydriatického zobrazovacího systému na bázi chytrého telefonu.

Výsledky

Celkem se screeningu diabetické retinopatie v rámci tohoto výzkumu zúčastnilo 231 pacientů. Fotografie od 18 z nich však byly oftalmology považovány za nehodnotitelné, a byly proto vyřazené. U zbývajících účastníků (110 žen a 103 mužů) průměrného věku 53,1 roku dosáhla senzitivita a specificita off-line systému umělé inteligence v diagnostice diabetické retinopatie vhodné k dalšímu řešení na specializovaném pracovišti 100,0 a 88,4 %. Při diagnostice jakékoliv diabetické retinopatie pak tyto hodnoty činily 85,2 % a 92,0 % v porovnání s klasifikací provedenou přímo oftalmology.

Závěr

Tato pilotní studie ukázala velmi slibné výsledky použití off-line systému umělé inteligence na bázi chytrého telefonu v rámci komunitního screeningu diabetické retinopatie. Systém by mohl být využíván především v situacích či oblastech, kde je horší dostupnost specializovaného oftalmologického vyšetření.

(lis)

Zdroj: Natarajan S., Jain A., Krishnan R. et al. Diagnostic accuracy of community-based diabetic retinopathy screening with an offline artificial intelligence system on a smartphone. JAMA Ophthalmol 2019; 137 (10): 1182−1188, doi: 10.1001/jamaophthalmol.2019.2923.



Kurzy Podcasty Doporučená témata Časopisy
Přihlášení
Zapomenuté heslo

Zadejte e-mailovou adresu, se kterou jste vytvářel(a) účet, budou Vám na ni zaslány informace k nastavení nového hesla.

Přihlášení

Nemáte účet?  Registrujte se

#ADS_BOTTOM_SCRIPTS#