Wdrożenie zintegrowanego systemu sztucznej inteligencji i śledzenia skierowań do badań przesiewowych w kierunku retinopatii cukrzycowej w czasie rzeczywistym

Retinopatia cukrzycowa jest najczęstszym powikłaniem ocznym u osób z cukrzycą. Jest główną przyczyną utraty wzroku i ślepoty u osób w wieku 20-64 lat na całym świecie, ponieważ we wczesnych stadiach choroby nie ma ostrzeżenia, przez co pacjenci są nieświadomi. Jeśli pozwoli się na wzrost zawartości cukru we krwi, może wystąpić ciężka retinopatia cukrzycowa prowadząca do ślepoty.

Częstość występowania retinopatii cukrzycowej u chorych na cukrzycę ma tendencję do zwiększania się wraz z czasem trwania cukrzycy. I w zależności od wieku pacjenta stwierdzono, że w ciągu 20 lat u pacjentów z cukrzycą typu 1 z retinopatią cukrzycową jest około 99%, a z cukrzycą typu 2 z retinopatią cukrzycową około 60%.

Badania przesiewowe w kierunku retinopatii cukrzycowej są akceptowane i wykonywane w systemach opieki zdrowotnej na całym świecie. Dowody wskazują, że badania przesiewowe mogą zmniejszyć ślepotę(1-3). Tajlandia wykorzystuje odsetek pacjentów z cukrzycą, którzy zostali poddani badaniu wzroku. Jest to jeden ze wskaźników jakości obsługi Okręgu Zdrowia Oka Ministerstwa Zdrowia Publicznego. Badania przesiewowe w kierunku retinopatii cukrzycowej metodą obrazowania siatkówki są opłacalne. Zapewnia pacjentom z cukrzycą w odległych miejscach dostęp do badań przesiewowych, takich jak przynoszenie mobilnego aparatu siatkówkowego do robienia zdjęć w społeczności w połączeniu z wykorzystaniem technologii teleokulistycznej w badaniach przesiewowych(4-6). Ale według raportu Ministerstwa Zdrowia Publicznego w systemie HDC w latach 2015-2017 stwierdzono, że tylko 40% pacjentów, którzy zostali przebadani pod kątem retinopatii cukrzycowej, nie osiągnęło celu 60%.

W 2016 roku szpital Rajavithi we współpracy z naukowcami z Google Health ocenił wykorzystanie sztucznej inteligencji do odczytywania obrazów siatkówki pacjentów z cukrzycą we wszystkich 13 okręgach zdrowotnych w Tajlandii. Okazało się, że system sztucznej inteligencji był w stanie zidentyfikować pacjentów do skierowania do okulisty (umiarkowana nieproliferacyjna retinopatia cukrzycowa [NPDR]) z 95% czułością i 96% swoistością, czyli o 73% wyższą niż specyficzność personelu przesiewowego 98%.

Następnie przeprowadzono prospektywne badanie z wprowadzeniem systemu sztucznej inteligencji w celu przeszukiwania prawdziwych pacjentów w ramach projektu zatytułowanego „Thailand-Google Prospective, Real-World Deployment of Artificial Intelligence for Diabetic Retinopathy Screening” (THAIGER) (NCT TCTR 20190902002) w 2018–2020, aby ocenić wykonalność, w tym przeszkody we wdrażaniu procesu kontroli opartego na danych wywiadowczych. Projekt zintegrował sztuczną inteligencję z ogólnokrajowym systemem badań przesiewowych w kraju. Prowadząc badania w placówkach podstawowej opieki zdrowotnej, szpitalu Rajavithi i 9 szpitalach lokalnych w prowincji Pathum Thani i Chiang Mai, pacjenci z cukrzycą uczestniczący w projekcie THAIGER otrzymali wyniki odczytywania obrazów przez sztuczną inteligencję w czasie rzeczywistym. Stwierdzono jednak, że spośród pacjentów, którzy zostali skierowani, bardzo niewielu rzeczywiście poszło do lekarza. Są też obrazy, które były nieczytelne (nieocenione) przez sztuczną inteligencję. A sztuczna inteligencja zastosowana w THAIGER nie została jeszcze w pełni zintegrowana z systemem badań przesiewowych, w tym z systemem śledzenia pacjentów.

To badanie badawcze ma na celu wprowadzenie systemu sztucznej inteligencji do badań przesiewowych w kierunku retinopatii cukrzycowej (DR) wraz z systemami śledzenia skierowań do jednostki badań przesiewowych w szpitalu Uthai w Phra Nakhon Sri Ayutthaya w celu oceny skuteczności badań przesiewowych i obserwacji pacjentów skierowanych do Phra Szpital Nakhon Sri Ayutthaya. Zostanie porównany z istniejącym systemem badań przesiewowych i uzupełniony o regularne kierowanie przez personel.