Implementatie van een geïntegreerd systeem van kunstmatige intelligentie en het volgen van verwijzingen voor real-time screening op diabetische retinopathie

Diabetische retinopathie is de meest voorkomende oculaire complicatie bij mensen met diabetes. Het is een belangrijke oorzaak van verlies van gezichtsvermogen en blindheid bij mensen van 20-64 jaar over de hele wereld, omdat er in de vroege stadia van de ziekte geen waarschuwing is, waardoor de patiënten zich er niet van bewust zijn. Als het bloedsuikergehalte mag stijgen, kan ernstige diabetische retinopathie optreden die tot blindheid leidt.

De incidentie van diabetische retinopathie bij diabetespatiënten neemt toe met de duur van de diabetes. En volgens de leeftijd van de patiënt bleek dat binnen 20 jaar het aantal patiënten met diabetes type 1 met diabetische retinopathie ongeveer 99% is en diabetes type 2 met diabetische retinopathie ongeveer 60%.

Screening op diabetische retinopathie wordt geaccepteerd en uitgevoerd in gezondheidsstelsels over de hele wereld. Er zijn aanwijzingen dat screening blindheid kan verminderen(1-3). Thailand gebruikt het percentage diabetespatiënten dat op de ogen is getest. Het is een van de indicatoren voor de kwaliteit van de dienstverlening van het Ooggezondheidsdistrict van het Ministerie van Volksgezondheid. Screening op diabetische retinopathie met behulp van de retinale beeldvormingsmethode is kosteneffectief. Het biedt diabetespatiënten op afgelegen plaatsen toegang tot screening, zoals het meenemen van een mobiele retina-camera om foto's te maken in de gemeenschap in combinatie met het gebruik van teleoftalmologische technologie bij screening(4-6). Maar volgens een rapport van het ministerie van Volksgezondheid in het HDC-systeem in 2015-2017 bleek dat slechts 40% van de patiënten die werden gescreend op diabetische retinopathie de doelstelling van 60% niet had gehaald.

In 2016 beoordeelde het Rajavithi-ziekenhuis, in samenwerking met onderzoekers van Google Health, het gebruik van kunstmatige intelligentie om netvliesbeelden van diabetespatiënten in alle 13 gezondheidsdistricten van Thailand te lezen. Het ontdekte dat het kunstmatige-intelligentiesysteem patiënten kon identificeren voor verwijzing naar oogartsen (matige niet-proliferatieve diabetische retinopathie [NPDR]) met een gevoeligheid van 95% en een specificiteit van 96%, wat 73% hoger is dan de specificiteit van het screeningpersoneel 98%.

Van daaruit werd een prospectieve studie met de introductie van kunstmatige intelligentie uitgevoerd om echte patiënten te screenen in het project getiteld "Thailand-Google Prospective, Real-World Deployment of Artificial Intelligence for Diabetic Retinopathy Screening" (THAIGER) (NCT TCTR 20190902002) in 2018 tot 2020 om de haalbaarheid te beoordelen, inclusief belemmeringen voor de uitvoering van een op inlichtingen gebaseerd screeningproces. Het project integreerde AI in het landelijke screeningsysteem van het land. Door onderzoek te doen in de eerstelijnszorg, het Rajavithi-ziekenhuis en 9 gemeenschapsziekenhuizen in de provincie Pathum Thani en Chiang Mai, ontvingen de diabetespatiënten in het THAIGER-project de resultaten van het in realtime lezen van beelden door kunstmatige intelligentie. Het bleek echter dat van de patiënten die werden doorverwezen, er maar heel weinig daadwerkelijk naar een arts gingen. Er zijn ook beelden die onleesbaar (ungradable) waren door de kunstmatige intelligentie. En de kunstmatige intelligentie die in THAIGER wordt gebruikt, is nog niet volledig geïntegreerd in het screeningsysteem, ook niet met een patiëntvolgsysteem.

Deze onderzoeksstudie heeft tot doel een kunstmatig intelligentiesysteem te brengen om te screenen op diabetische retinopathie (DR), samen met verwijzingsvolgsystemen naar de screeningseenheid in het Uthai-ziekenhuis in Phra Nakhon Sri Ayutthaya om de effectiviteit van screening en follow-up van patiënten die naar Phra zijn verwezen, te beoordelen Nakhon Sri Ayutthaya-ziekenhuis. Het zal worden vergeleken met het bestaande screeningssysteem en zal worden opgevolgd met regelmatige verwijzing door het personeel.