Implementierung eines KI-basierten Glaukom-Screenings in staatlich qualifizierten Gesundheitszentren (AI-RONA)

Kliniken des Federally Qualified Health Center (FQHC) sind ausgezeichnete Kandidatenkliniken für Augenkrankheits-Screeningprogramme für Erwachsene, einschließlich Glaukom und anderer Glaukom-assoziierter Krankheiten (GAD), diabetischer Retinopathie, Katarakt und Brechungsfehler. Bei diesen Kliniken handelt es sich um Kliniken für die primäre Gesundheitsversorgung mit Sicherheitsnetz in den Vereinigten Staaten, die darauf ausgerichtet sind, medizinisch unterversorgte Gebiete und Bevölkerungsgruppen zu versorgen. Der Arzt erbringt seine Leistungen unabhängig von der Zahlungsfähigkeit des Patienten, wobei er ein von der Zahlungsfähigkeit abhängiges Staffelhonorar anwendet. Über die Hälfte der Patientenpopulation an FQHCs im ganzen Land sind Schwarze oder Hispanoamerikaner, wobei 82 % der Patienten nicht versichert oder staatlich versichert sind. Während FQHCs in vielen Gesundheitsbereichen medizinische Grundversorgung anbieten, ist die Augenpflege ein Bereich, der von FQHC-Kliniken nicht ausreichend abgedeckt wird. Ein aktueller Bericht der National Academies of Science, Engineering and Medicine weist darauf hin, dass primäre Augenpflegedienste (durch Optometristen oder Augenärzte) in FQHC-Kliniken selten verfügbar sind; Der Bericht enthielt eine Schätzung, dass weniger als 3 % der FQHC-Patienten in diesen Kliniken tatsächlich Sehhilfen erhalten, was 0,89 % der FQHC-Klinikbesuche entspricht.

Die in diesem Protokoll verwendeten Screening-Methoden sind eine modifizierte Version unseres früheren bildgebenden, von einem Augenarzt geleiteten Telemedizin-Screening-Protokolls, das in der vorherigen, von der CDC finanzierten Alabama-Studie „Screening and Intervention for Glaucoma and Eye Health through Telemedicine“ (AL-SIGHT) verwendet wurde. Bei AL-SIGHT nutzten wir ein Telemedizinprogramm, um drei FQHCs in einer einkommensschwachen, unterversorgten Region des Staates mit einem hohen Anteil an schwarzen Einwohnern auf Glaukom zu untersuchen. Genau wie bei AL-SIGHT zielen die Forscher im aktuellen Protokoll auf das Screening nur auf FQHC-Patienten ab, bei denen ein Glaukomrisiko besteht. Die Eignungsdefinition für das Screening im aktuellen Projekt ist unter Eignung aufgeführt.

Nach dem Screening werden Patienten mit der Screening-Diagnose GAD, diabetische Retinopathie, Katarakt oder Sehschärfenbeeinträchtigung zu einer persönlichen Nachuntersuchung durch einen Augenarzt oder Optometristen in der Region der FQHC-Klinik überwiesen. Im vorherigen Projekt der Forscher hielten die Teilnehmer den Nachsorgetermin beim Optiker oder Augenarzt hervorragend ein, und zwar bei 76,7 % der Patienten, die an der Nachsorge teilnahmen. Daher hoffen die Forscher, dass sie auch im aktuellen Projekt dieses hohe Maß an Adhärenz erreichen werden.

Es gibt zwei wesentliche Unterschiede zwischen unserem vorherigen Projekt (AL-SIGHT) und dem aktuellen Projekt AI-RONA. Bei AL-SIGHT haben wir Forschungsmitarbeiter eingesetzt, um das Screening an den FQHCs durchzuführen. Bei AI-RONA werden die Ermittler nun die Implementierungswissenschaft nutzen, um das Screening durchzuführen. Dies bedeutet, dass die Prüfer das Personal der FQHC-Klinik nach einem detaillierten Schulungs- und Zertifizierungsprogramm für die Durchführung des Screenings schulen. Ein zweiter Unterschied zwischen AI-RONA und AL-SIGHT besteht darin, dass Forscher einen KI-gestützten Remote-Screening-Algorithmus verwenden, um die Screening-Ergebnisse für Glaukom zu generieren. Die Forscher werden sich außerdem sowohl auf die Wirksamkeit des Programms (Krankheitserkennung, Überweisungsrate) als auch auf die Einstellung der Primärversorger (PCPs) und der Patienten zu AI-RONA konzentrieren. Letzteres wird erreicht, indem PCPs und Teilnehmern ein Fragebogen zu ihrer Zufriedenheit mit dem Screening-Programm zur Verfügung gestellt wird.

Die für AI-RONA einzusetzenden KI-Ansätze wurden zuvor von den KI-Forschern der University of California in San Diego, die auch an AI-RONA forschen, entwickelt und ausgiebig getestet. Es wurde festgestellt, dass Glaukomtests mithilfe von KI auf der Grundlage von Netzhautbildern der Augen von Patienten zu einer Genauigkeit auf Klinikerebene führen. Diese KI-Methoden wurden an verschiedenen Bevölkerungsgruppen und öffentlich verfügbaren Datensätzen getestet, um ihre Genauigkeit zu verbessern.

Das von den Ermittlern verwendete Augenscreening-Protokoll umfasst Folgendes. Alle Beurteilungen werden an jedem Auge separat durchgeführt: (1) Netzhautbildgebung einschließlich Fundusfotografie und optischer Kohärenztomographie (OCT), (2) Messung der Sehschärfe, (3) Messung des Brechungsfehlers.