K časnějšímu záchytu VPMD může přispět i umělá inteligence. Jak to probíhá v praxi?

AI ve vyšetření sítnice ještě v Česku není příliš rozšířená. Přístroje, které ji využívají, bychom našli v jednotlivých ordinacích, případně je možné je vyzkoušet v mobilních ambulancích umístěných ve velkých městech při zvláštních příležitostech, například v rámci Světového dne zraku. „Věřím, že vzhledem k možné úspoře práce i času by se mohlo v blízké budoucnosti do ambulancí zařazovat,“ vidí MUDr. Martincová budoucnost vyšetření pomocí AI pozitivně.

Dostupnost a rychlost jako hlavní výhody

Přístrojů pracujících s autonomním AI softwarem je ve světě několik, u nás je nejvíce používaným Aireen. Jeho úkolem je detekovat přítomnost/nepřítomnost možné patologie na sítnici. Je certifikován na úrovni IIb (EU-MDR) pro diabetickou retinopatii (2023) a věkem podmíněnou makulární degeneraci (2024).

„Vyšetření probíhá v temné místnosti, kde si pacient položí hlavu do opěrky přístroje a za několik vteřin či maximálně minut dojde k vyfocení sítnice pomocí fundus kamery,“ popisuje Eliška Martincová. Není nutné rozkapání očí. Lékař si poté prohlédne nafocené fotky a výstup AI a následně zvolí další postup. „Při suspektní pozitivitě nálezu byl měl všechny pacienty ošetřit oční lékař,“ doplňuje MUDr. Martincová. Přístroj tedy roztřídí pacienty na ty s patologií a bez ní.

Cílem zavedení technologie využívající AI je odlehčit oftalmologickým ambulancím a zvýšit dostupnost vyšetření sítnice v primární péči. Týká se to hlavně diabetiků, kteří mohou vyšetření absolvovat u svého ošetřujícího lékaře bez nutnosti další návštěvy jiného lékaře. Dojde tak k záchytu onemocnění u pacientů, kteří by se nemuseli k oftalmologovi dostat včas. Vyšetření je také oproti klasickému postupu rychlejší, takže může dopřát oftalmologům i více času na náročnější případy. 

Záchyt již před klinickými projevy

Právě podpora časného záchytu je na místě zejména u VPMD, u níž momentálně neexistuje plošný screening jako u diabetické retinopatie. Jeho zavedení by mohlo ulehčit práci oftalmologů a zajistit časnější léčbu pacientů. Ti totiž často přicházejí již s pokročilými stadii onemocnění spojenými s klinickými příznaky –⁠ přibližně čtvrtina z nich ve chvíli, kdy se projeví na obou očích. Prognóza pacienta s mokrou formou VPMD se přitom odvíjí od toho, jak brzy začne podstupovat terapii.

Pro domácí záchyt onemocnění bývá doporučována Amslerova mřížka, která pomáhá odhalit deformace obrazu a skvrny v zorném poli. AI však dokáže nemoc odhalit ještě dříve. „Technologie je schopna detekovat i počáteční drobné změny sítnice –⁠ drúzy, které jsou bezpříznakové, tudíž nejsou detekovatelné pomocí Amslerovy mřížky,“ vysvětluje oční lékařka.

Podle obecných shrnutí dosahuje schopnost AI rozlišit stav bez patologie/s časnými známkami onemocnění vs. intermediální/pozdní VPMD s 99,2% přesnosti. Mimo to přispívá ke standardizaci hodnocení pořízených snímků (snižuje variabilitu mezi lékaři). Některé přístroje používající AI k vyhodnocení digitálních snímků sítnice dokonce dokážou určit riziko progrese do pozdní fáze onemocnění během 1–2 let, například systém iPredict. AI snad brzy pomůže při rozhodování o léčbě, například predikovat její zátěž nebo vybrat vhodný režim léčby.

(pok)

Zdroje:
1. Crincoli E. et al. Artificial intelligence in age-related macular degeneration: state of the art and recent updates. BMC Ophthalmol 2024; 24 : 121, doi: 10.1186/s12886-024-03381-1.
2. Gao Y. et al. Recent advances in the application of artificial intelligence in age-related macular degeneration. BMJ Open Ophthalmol 2024; 9: e001903, doi: 10.1136/bmjophth-2024-001903.