Искусственный интеллект (ИИ) привлек интерес к офтальмологии благодаря его способности отслеживать тенденции заболеваний в огромных группах населения, таких как 38,4 миллиона человек в Соединенных Штатах с диабетом, которые подвержены риску диабетического заболевания глаз. Однако недавнее исследование с использованием ИИ для выявления диабетической ретинопатии на основе фотоскрининга сетчатки выявило значительные различия в качестве данных, вводимых в алгоритм.
А снимки, сделанные в девяти учреждениях первичной медико-санитарной помощи, в три раза чаще оказывались непригодными для использования, чем фотографии, полученные в двух офтальмологических клиниках, как показало исследование Университета Темпл в Филадельфии. Результаты нового исследования были представлены на ежегодном собрании Ассоциации исследований в области зрения и офтальмологии (ARVO) 2024 года.
«Скрининги диабетической ретинопатии с помощью искусственного интеллекта были более успешными, когда они проводились в офтальмологической клинике, по сравнению с учреждениями первичной медико-санитарной помощи», — рассказала руководитель исследования Мэделин Класс, студентка-медик из Темпла. Медицинские новости Medscape. По словам Класса, одно из ключевых отличий заключалось в том, что в специализированных клиниках использовались фотографы, обученные делать офтальмологические изображения, в то время как в учреждениях первичной медико-санитарной помощи фотографии делали фельдшеры.
Мэделин Класс
Проблемы скрининга в системе первичной медико-санитарной помощи
Американская диабетическая ассоциация в своем заявлении о позиции в 2017 году признала, что фотография сетчатки глаза может сделать скрининг доступным в условиях, где оптометристы или офтальмологи недоступны. Это исследование показывает, что потенциал, возможно, еще не реализован.
В условиях первичной медико-санитарной помощи 42,5% фотографий сетчатки не поддавались оценке по сравнению с 14,5% в специализированных учреждениях.
Число пациентов с более чем легкой формой диабетической ретинопатии также значительно различалось между двумя учреждениями — 13% в первичной медико-санитарной помощи и 24% в офтальмологии — как и частота последующих посещений: 58% и 80% соответственно.
«Похоже, что ошибка пользователя сыграла роль в качестве сделанных фотографий», — сказал Класс. «На некоторых изображениях, которые мы получили из учреждений первичной медико-санитарной помощи, на самом деле были изображены веки или даже занавески на стене, а не глазное дно».
«Все операторы камер, участвовавшие в исследовании, прошли обучение работе с устройством формирования изображения», — добавил Класс. «Это говорит о том, что некоторые фотографы спешили, потеряли практику или просто больше не хотели фотографировать», — сказала она. «Видимо, нам придется постоянно следить за работой каждого фотографа, чтобы гарантировать, что получаются качественные фотографии».
Результаты могут также указывать на необходимость использования различного оборудования для скрининга в первичной медико-санитарной помощи, добавил Класс. «Роботизированные камеры в отличие от ручных камер могут помочь устранить некоторые ошибки пользователя, возникающие при осмотрах первичной медико-санитарной помощи», — сказала она.
Потребность в обучении «поправимо»
По словам Дженнифер Лим, доктора медицинских наук, директора службы сетчатки в Университете Иллинойса, Чикаго, эти результаты демонстрируют проблемы, связанные с получением пригодных для использования изображений сетчатки за пределами кабинета офтальмолога.
Дженнифер Лим, доктор медицины
«Это исследование показывает, что внедрение — это проблема ИИ», — сказал Лим. MedscapeМедицинские Новости. «Получить врачей первичной медико-санитарной помощи и клиники захотеть принять и выяснить, как внедрить скрининг ИИ [for diabetic retinopathy] в системе здравоохранения это сложно, поэтому я аплодирую системе Университета Темпл за попытку интегрировать скрининг искусственного интеллекта на основе фотографии сетчатки в амбулаторные центры первичной медико-санитарной помощи и сравнить результаты с результатами в офтальмологических клиниках».
Исследование показало, что фотографам необходимо не только начальное обучение, но и мониторинг, чтобы избежать неоцениваемых изображений, добавил Лим, и эту проблему «исправимую».
«Потребуется много работы, чтобы донести до специалистов первичной медико-санитарной помощи информацию о том, что эти автономные облачные системы доступны и эффективны для выявления ретинопатии», — сказала она.
Но усилия того стоят, добавила она: «Чтобы сделать эти фотографии для скрининга диабетической ретинопатии, не потребуется много времени, а потенциальная польза огромна, потому что чем раньше вы диагностируете более чем легкую диабетическую ретинопатию, тем больше вероятность того, что пациент могут быть своевременно направлены на офтальмологическое лечение и, таким образом, предотвратить потерю зрения из-за диабетической ретинопатии».
У Класса не было соответствующих раскрытий. Лим рассказал о своих прошлых отношениях с Eyenuk, производителем камер для скрининга сетчатки.
Ричард Марк Киркнер — медицинский журналист из Филадельфии.
2024-05-23 06:31:49
1716447428
#Исследование #ИИ #при #заболеваниях #сетчатки #выявило #множество #непригодных #изображений
