Inteligência Artificial (IA) - Modelo de triagem de comprometimento visual assistido: implementação e avaliação baseadas na comunidade do desempenho, viabilidade e custos.

Experimental: Ai-assistido

Os participantes serão submetidos a triagem de comprometimento visual usando o modelo AVIRI (IA para triagem de comprometimento visual relacionado à doença usando imagens da retina). Essa intervenção envolve a análise automatizada da imagem do fundo por meio de inteligência artificial para rastrear e identificar indivíduos com alta probabilidade de comprometimento visual.

Dispositivo: Ai

Algoritmo de aprendizado profundo baseado em fotografia retina para detecção de casos de comprometimento visual relacionados à doença

Outros nomes:

• Aviri (AI para triagem de comprometimento visual relacionado à doença usando imagens de retina)

Sem intervenção: Tradicional

Os participantes receberão a triagem de comprometimento visual usando o modelo de triagem tradicional, que envolve os optometristas realizando avaliações iniciais, seguidas de decisões de referência com base na avaliação manual da imagem do fundo do fundo.

Desempenho de aviri na detecção de deficiência visual

O desfecho primário é o desempenho de detecção do VI (VI relacionado a erros refrativos e relacionado à doença) e a taxa de indicação correta, com referência ao diagnóstico dos painéis de especialistas. Para avaliar se o novo modelo assistido pela AA tem melhor precisão de referência do que o modelo tradicional atual, a precisão, os valores da AUC, a sensibilidade, a especificidade e outras métricas de desempenho dos dois modelos serão calculadas e comparadas.

Eficiência operacional

A avaliação inclui (i) tempo médio de triagem por paciente e (ii) número médio de pacientes selecionados por sessão.

Aceitabilidade do paciente

A aceitabilidade do paciente é avaliada por meio de um questionário de 6 itens (escala Likert de 4 pontos: 'satisfação' ou 'probabilidade') administrada por coordenadores treinados.

Percepções de viabilidade

As percepções de viabilidade são avaliadas através de pelo menos dois grupos focais com optometristas e um com provedores de serviços serão conduzidos, guiados pela estrutura consolidada para pesquisa de implementação (CFIR). As discussões explorarão barreiras e facilitadores que influenciam a adoção do modelo de triagem de IA. Os dados serão indutivamente e dedutivamente codificados por dois pesquisadores usando construções CFIR; Discrepâncias resolvidas por meio de consenso ou terceiro pesquisador.

Economia de custos de implementação do modelo de triagem assistido pela AI

Os pesquisadores quantificarão a economia incremental de custos de implementação do modelo de triagem assistido por A. ABC (ABC) que quantifica todos os custos que não são de espreguiçadeiras (incluindo mão-de-obra, materiais e suprimentos, e a tecnologia de alojamento e os custos de aluguel de cada um dos dois custos de avaliação, em operação, a base de operação, o modelo de seleção, o setor de operação, o setor de operação, o modelo de realização de uma avaliação, a principal avaliação, o setor de operação, o modelo de triagem, o modelo de realização de uma avaliação, o modelo de realização de um modelo de avaliação, o meio de avaliação, o setor de operação, o modelo de seleção, o setor de operação, o modelo de realização de um excesso de operação, o modelo de realização de um excesso de avaliação, o modelo de realização de um excesso de operação, o Modelo de Triagem de Chegados (E.G. dos resultados dos testes etc.). Os custos fixos serão amortizados ao longo da vida útil esperada dos insumos (ou seja, envolveu a expectativa de vida dos ativos fixos). Para o custo das avaliações clínicas, os pesquisadores usarão tamanhos de fatura não subsidiados, pois se espera que eles se aproximem dos custos reais.