Anwendung künstlicher Intelligenz zur Früherkennung von Augenkomplikationen bei Diabetikern (AI)

Im Zeitalter der künstlichen Ineleganz (AI) wird bei der Versorgung eines Patienten mit diabetischer Retinopathie ein Wechsel von der tertiären zur sekundären und primären Versorgung dringend empfohlen.

Aufgrund des geringen Betriebs könnte KI zur Früherkennung und zum Screening von diabetischer Retinopathie eingesetzt werden, indem der Dienst in einer Massenbevölkerung und in ressourcenbegrenzten Gebieten mit einem Mangel an Augenversorgungsdiensten angewendet wird.

Die KI-basierte Augenheilkunde in Bezug auf das Screening auf diabetische Retinopathie wird den Screening-Prozess effektiver und kostengünstiger machen und könnte an Techniker, Praktiker und/oder sogar Selbstscreenings zu Hause delegiert werden.

In Anbetracht der hohen Prävalenz von Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) bei Erwachsenen ist die Verwendung einer nichtmydriatischen Funduskamera mit KI bei Augenuntersuchungen wirksam, da sie die Einhaltung des Augenscreenings durch Erwachsene verbessert.

Das Hauptziel der Studie wird es sein, die Wirksamkeit der Anwendung von KI-Geräten in Bezug auf Funduskameras bei der Früherkennung von diabetischer Retinopathie und Makulaödem bei Diabetikern in Primärversorgungszentren zu bewerten.

Forschungsfragen:

Inwieweit ist die Anwendung einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Augenheilkunde im Primärversorgungszentrum wirksam, um eine hohe Erkennungsrate von Makulaödemen zu erreichen? Inwieweit ist die Anwendung einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Augenheilkunde in der Primärversorgungsklinik wirksam, um eine hohe Erkennungsrate von Retinopathie zu erreichen?

Allgemeines Ziel:

Abschätzung der Wirksamkeit der Anwendung von KI-basierter Augenpflege in Primärversorgungszentren beim Erreichen einer hohen Erkennungsrate von Makulaödem und Retinopathie bei Diabetikern.

Bestimmte Ziele:

Ziel 1: Vergleich des Anteils der entdeckten Fälle von Makulaödem in der Interventionsgruppe gegenüber der Kontrollgruppe (Routine-Augenpflege), die das Primärversorgungszentrum aufsucht.

Ziel 2: Vergleich des Anteils der erkannten Fälle von Retinopathie in der Intervention gegenüber der Kontrollgruppe (Routine-Augenpflege), die das Primärversorgungszentrum aufsucht

Literaturische Rezension:

Obwohl neuere Modelle für die Implementierung digitaler Gesundheitslösungen wie Stream Fishing, Inflow Funnel, Pyramid und Shuffling Cards vorgeschlagen wurden, die Optionen für klinische Dienste mit zunehmend zunehmender Kapazität und Bereitschaft zur Operationalisierung digitaler Gesundheit darstellen.

Der weltweite Einsatz von KI, Telemedizin und dem Internet der Dinge (IoT) steht jedoch vor verschiedenen Herausforderungen. Es gibt viele Hindernisse für die Einführung dieser digitalen Gesundheitslösungen, die auf die Infrastruktur, die Qualität des Geräts, die allgemeine Bereitschaft und rechtliche Aspekte zurückzuführen sind.

Es zeigte sich, dass die Verwendung von Macustat Retina Function Scan AI bei der Fernüberwachung eines Patienten mit altersbedingtem Makulaödem oder diabetischer Retinopathie einen großen Einfluss auf die Gesundheit des Patienten hat.

Forschungsdesign und Methoden:

Dies ist eine sechsmonatige geclusterte randomisierte Studie, die Patienten mit Typ-II-Diabetes rekrutieren wird, die primäre Augenkliniken in Primärversorgungszentren in Hail City besuchen.

Teilnehmer (P):

Bei den Teilnehmern handelt es sich um Typ-II-Diabetiker beiderlei Geschlechts, die unabhängig von der Dauer der Erkrankung und der Art der aktuell erhaltenen Medikamente die ausgewählten Primärversorgungszentren besuchen. Als Teilnehmer werden Erwachsene ab 18 Jahren erwartet. Kinder und junge Erwachsene mit juvenilem Diabetes mellitus werden ausgeschlossen. Außerdem werden schwerkranke Patienten und Patienten mit psychischen Störungen ausgeschlossen. Die Teilnehmer werden zu Beginn bewertet, um die Basisdaten über diabetische Retinopathie und Makulaödem mit KI-Geräten zu sammeln, um erkannte Fälle zu melden. Am Ende der Studie wird drei und sechs Monate nach Beginn der Studie ein ähnlicher Bericht über die entdeckten Fälle eingeholt.