A mesterséges intelligencia és a beutalások nyomon követésének integrált rendszerének megvalósítása a diabéteszes retinopátia valós idejű szűréséhez

A diabéteszes retinopátia a cukorbetegek leggyakoribb szemszövődménye. Világszerte a 20-64 év közötti emberek látásvesztésének és vakságának vezető oka, mivel a betegség korai szakaszában nincs figyelmeztetés, ami miatt a betegek nem tudnak róla. Ha hagyjuk emelkedni a vércukorszintet, súlyos diabéteszes retinopátia léphet fel, ami vaksághoz vezethet.

A diabéteszes retinopátia előfordulási gyakorisága a cukorbetegeknél a cukorbetegség időtartamával nő. És a beteg életkorának megfelelően azt találták, hogy 20 éven belül az 1-es típusú cukorbetegségben szenvedő betegek diabéteszes retinopátiája körülbelül 99%, a 2-es típusú diabéteszes retinopátia pedig körülbelül 60%.

A diabéteszes retinopátia szűrését világszerte elfogadják és végzik az egészségügyi rendszerekben. A bizonyítékok azt mutatják, hogy a szűrés csökkentheti a vakságot (1-3). Thaiföld a szemvizsgálaton átesett cukorbetegek százalékos arányát használja. A Közegészségügyi Minisztérium Szemegészségügyi Körzetének szolgáltatásminőségének egyik mutatója. A diabéteszes retinopátia szűrése retina képalkotó módszerrel költséghatékony. Távolabbi helyeken lévő cukorbetegek számára biztosít hozzáférést a szűréshez, például mobil retina kamerával való felvételt készíthet a közösségben, a teleoftalmológiai technológiával együtt a szűrés során (4-6). A Közegészségügyi Minisztérium 2015-2017-es HDC-rendszerről szóló jelentése szerint azonban azt találták, hogy a diabéteszes retinopátia miatt szűrt betegek mindössze 40%-a nem érte el a 60%-os célt.

2016-ban a Rajavithi Kórház a Google Health kutatóival együttműködve felmérte a mesterséges intelligencia használatát a cukorbetegek retina képeinek olvasására Thaiföld mind a 13 egészségügyi körzetében. Megállapította, hogy a mesterséges intelligencia-rendszer 95%-os szenzitivitással és 96%-os specificitással képes volt azonosítani azokat a betegeket, akiket szemészhez kell küldeni (közepes fokú non-proliferatív diabéteszes retinopátia [NPDR]), ami 73%-kal magasabb, mint a 98%-os szűrési személyzeti specificitás.

Ettől kezdve a mesterséges intelligenciarendszer bevezetésével prospektív tanulmányt végeztek a valódi betegek kiszűrésére a "Thaiföld-Google Prospektív, Valós Világi Deployment of Artificial Intelligence for Diabetic Retinopathy Screening" (THAIGER) című projektben (NCT TCTR 20190902002). 2018-tól 2020-ig a megvalósíthatóság felmérése érdekében, beleértve a hírszerzési adatokon alapuló szűrési folyamat végrehajtásának akadályait. A projekt integrálta a mesterséges intelligenciát az ország országos szűrési rendszerébe. Az alapellátásban, a Rajavithi Kórházban és a Pathum Thani tartomány és Chiang Mai 9 közösségi kórházában végzett kutatásokkal a THAIGER projektben részt vevő cukorbetegek valós időben kapták meg a mesterséges intelligencia által leolvasott képek eredményeit. Kiderült azonban, hogy a beutalt betegek közül csak nagyon kevesen fordultak orvoshoz. Vannak olyan képek is, amelyeket a mesterséges intelligencia olvashatatlan (nem minősített) volt. A THAIGER-ben használt mesterséges intelligencia pedig még nem épült be teljesen a szűrőrendszerbe, beleértve a betegkövető rendszert sem.

Ennek a kutatási tanulmánynak az a célja, hogy mesterséges intelligencia rendszert hozzon létre a diabéteszes retinopátia (DR) szűrésére a beutaló nyomkövető rendszerekkel együtt a Phra Nakhon Sri Ayutthaya-i Uthai Kórház szűrőegységébe, hogy felmérje a Phra-ba utalt betegek szűrésének és nyomon követésének hatékonyságát. Nakhon Sri Ayutthaya Kórház. Összehasonlítják a meglévő szűrési rendszerrel, és a személyzet rendszeres beutalásával nyomon követik.