Implementación de pruebas de detección de glaucoma basadas en IA en centros de salud calificados a nivel federal (AI-RONA)

Las clínicas de los Centros de Salud Federalmente Calificados (FQHC) son excelentes clínicas candidatas para programas de detección de enfermedades oculares para adultos, incluido el glaucoma y también otras enfermedades asociadas al glaucoma (TAG), la retinopatía diabética, las cataratas y los errores refractivos. Estas clínicas son clínicas de atención primaria de salud con red de seguridad en los Estados Unidos, diseñadas para atender áreas y poblaciones médicamente desatendidas. El médico brindará servicios independientemente de la capacidad de pago del paciente, utilizando una tarifa de escala móvil basada en la capacidad de pago. Más de la mitad de la población de pacientes de los FQHC a nivel nacional es negra o hispana, y el 82 % de los pacientes no tienen seguro o tienen seguro federal. Si bien los FQHC brindan atención médica primaria en muchos ámbitos de la salud, un área que las clínicas de FQHC no abordan adecuadamente es la atención oftalmológica. Un informe reciente de las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina indicó que los servicios de atención primaria de la vista (a través de optometristas u oftalmólogos) rara vez están disponibles en las clínicas de FQHC; El informe proporcionó una estimación de que menos del 3 % de los pacientes de FQHC en realidad reciben servicios de atención de la vista en estas clínicas, lo que representa el 0,89 % de las visitas a las clínicas de FQHC.

Los métodos de detección utilizados en este protocolo son una versión modificada de nuestro anterior protocolo de detección de telemedicina guiado por oftalmólogos basado en imágenes utilizado en el estudio anterior de Detección e Intervención para el Glaucoma y la Salud Ocular a través de Telemedicina (AL-SIGHT) de Alabama, financiado por los CDC. En AL-SIGHT utilizamos un programa de telemedicina para detectar glaucoma en 3 FQHC ubicados en una región del estado de bajos ingresos y escasos recursos con una alta proporción de residentes negros. Tal como lo hicimos en AL-SIGHT, los investigadores del protocolo actual se centrarán en la detección solo de aquellos pacientes de FQHC con riesgo de glaucoma. La definición de elegibilidad para la selección en el proyecto actual aparece en Elegibilidad.

Después de la evaluación, los pacientes con un diagnóstico de detección de TAG, retinopatía diabética, cataratas o discapacidad visual serán remitidos para un examen de seguimiento en persona por un oftalmólogo u optometrista ubicado en la región de la clínica FQHC. En el proyecto anterior de los investigadores, los participantes tuvieron un excelente cumplimiento de la cita de seguimiento con el optometrista o el oftalmólogo con una tasa del 76,7% de los pacientes que asistieron al seguimiento. Por lo tanto, los investigadores tienen la esperanza de que en el proyecto actual también tendrán este alto nivel de adherencia.

Hay dos diferencias principales entre nuestro proyecto anterior (AL-SIGHT) y el proyecto actual AI-RONA. En AL-SIGHT, utilizamos miembros del personal de investigación para realizar la evaluación en los FQHC. En AI-RONA, los investigadores ahora utilizarán la ciencia de implementación para realizar la evaluación. Esto significa que los investigadores capacitarán al personal de la clínica FQHC para realizar la evaluación después de un programa detallado de capacitación y certificación. Una segunda forma en que AI-RONA se diferencia de AL-SIGHT es que los investigadores utilizarán un algoritmo de detección remota asistido por IA para generar los resultados de la detección de glaucoma. Los investigadores también se centrarán tanto en la eficacia del programa (detección de enfermedades, tasa de derivaciones) como en los proveedores de atención primaria (PCP) y las actitudes de los pacientes sobre AI-RONA. Esto último se logrará mediante la administración de un cuestionario a los PCP y a los participantes sobre su satisfacción con el programa de detección.

Los enfoques de IA que se implementarán para AI-RONA han sido desarrollados previamente y probados exhaustivamente por investigadores de IA de la Universidad de California en San Diego, quienes también son investigadores de AI-RONA. Se descubrió que las pruebas de glaucoma que utilizan IA basadas en imágenes de la retina tomadas de los ojos de los pacientes conducen a una precisión a nivel médico. Estas metodologías de IA se han probado en diversas poblaciones y conjuntos de datos disponibles públicamente para facilitar su precisión.

El protocolo de examen ocular que utilizan los investigadores incluye lo siguiente. Todas las evaluaciones se realizan en cada ojo por separado: (1) imágenes de la retina, incluida la fotografía del fondo de ojo y la tomografía de coherencia óptica (OCT), (2) medición de la agudeza visual, (3) medición del error refractivo.