糖尿病患者の眼合併症の早期発見における人工知能の応用 (AI)

人工知能 (AI) の時代には、糖尿病性網膜症の患者をケアする際に、三次ケアから二次ケアおよび一次ケアへの移行が強く推奨されます。

稼働率が低いため、アイケアサービスが不足している大規模な人口やリソースが限られている地域にサービスを適用することで、AI を糖尿病性網膜症の早期発見とスクリーニングに使用できます。

糖尿病性網膜症のスクリーニングに関するAIベースのアイケアは、スクリーニングプロセスをより効果的かつ安価にし、技術者、開業医、および/または在宅セルフスクリーニングに委任することができます.

成人の 2 型糖尿病 (T2DM) の有病率が高いことを認識した上で、AI を搭載した無散瞳眼底カメラの使用は、成人のアイスクリーニングへの遵守を改善するため、目の検査に効果的です。

この試験の主な目的は、プライマリケアセンターに通う糖尿病患者の糖尿病性網膜症と黄斑浮腫の早期発見における、眼底カメラに関する AI デバイスの適用の有効性を評価することです。

リサーチクエスチョン:

プライマリケアセンターでの人工知能ベースのアイケアの適用は、黄斑浮腫の高い検出率を達成するためにどの程度効果的ですか? プライマリケアクリニックでの人工知能ベースのアイケアの適用は、網膜症の高い検出率を達成するのにどの程度効果的ですか?

一般的な目的:

糖尿病患者の黄斑浮腫と網膜症の高い検出率を達成するために、プライマリケアセンターで AI ベースのアイケアを適用することの有効性を推定すること。

特定の目的:

目的 1: プライマリ ケア センターに通院している対照群 (通常の眼科治療) と介入群で検出された黄斑浮腫の症例の割合を比較すること。

目的 2: 介入群とプライマリ ケア センターに通院している対照群 (通常の眼科治療) で検出された網膜症の症例の割合を比較する

文献展望：

最近のモデルは、ストリームフィッシング、流入漏斗、ピラミッド、シャッフルカードなどのデジタルヘルスソリューションを実装するために提案されていましたが、デジタルヘルスを運用する能力と意欲が徐々に増加している臨床サービスのオプションを表しています。

しかし、世界中で AI、遠隔医療、モノのインターネット (IoT) を展開するには、さまざまな課題が直面しています。 これらのデジタルヘルスソリューションを採用するための障壁は数多くあり、インフラストラクチャ、デバイスの品質、共通の意欲、および法的側面に推測される可能性があります.

加齢黄斑浮腫または糖尿病性網膜症の患者のリモートモニタリングに Macustat 網膜機能スキャン AI を使用すると、患者の健康に大きな影響を与えるという証拠が明らかになりました。

研究デザインと方法:

これは、ヘイル市のプライマリ ケア センターでプライマリ アイ ケア クリニックに通っている II 型糖尿病患者を募集する 6 か月のクラスター化無作為化試験です。

参加者 (P):

参加者は、病気の期間や現在受けている薬の種類に関係なく、選択されたプライマリケアセンターに通う両方の性別のII型糖尿病患者になります。 参加者は 18 歳以上の成人であることが期待されます。 若年性糖尿病の小児および若年成人は除外されます。 また、重症患者、精神障害のある患者は対象外となります。 参加者は最初に評価され、AI デバイスを使用して糖尿病性網膜症と黄斑浮腫に関するベースライン データを収集し、検出された症例を報告します。 治験の終了時には、治験開始から 3 か月後と 6 か月後に、検出された症例の同様の報告が得られます。