L'impatto dell'imaging del fondo basato sull'intelligenza artificiale sul controllo della glicemia e sui tassi di completamento dell'esame del fondo nei pazienti diabetici ambulatoriali

Questo studio mira a valutare l'impatto dell'imaging del fondo basato sull'intelligenza artificiale sul controllo del glucosio nel sangue e sui tassi di completamento dell'esame del fondo nei pazienti diabetici confrontando i risultati tra coloro che subiscono l'imaging del fondo AI e quelli che non lo fanno. Lo studio è progettato come uno studio controllato randomizzato parallelo (RCT).

Usando una tabella numerica casuale, 200 pazienti diabetici che visitano il Dipartimento di Endocrinologia presso l'ospedale popolare provinciale del Sichuan tra dicembre 2024 e dicembre 2025 saranno equamente divisi in due gruppi: un gruppo di intervento e un gruppo di controllo. Ogni gruppo consisterà in 100 pazienti, assegnato numeri casuali unici. Il gruppo di intervento subirà una volta l'imaging di fondo con sede in AI, con il processo di imaging che richiede circa 5 minuti. Il gruppo di controllo riceverà un'educazione alla salute degli occhi standard senza imaging del fondo AI.

I risultati primari, inclusi il controllo della glicemia, gli indicatori sistemici e i tassi di completamento dell'esame del fondo, saranno valutati e confrontati tra i due gruppi ai follow-up di 3 mesi e 6 mesi. Questo studio cerca di determinare il valore dell'imaging del fondo basato sull'intelligenza artificiale nel migliorare la gestione del diabete e la prevenzione delle complicanze nei pazienti diabetici.