人工智能在糖尿病眼部并发症早期发现中的应用 (AI)

在人工不雅 (AI) 时代，强烈建议在护理糖尿病视网膜病变患者时从三级护理转向二级和初级护理。

由于操作率低，人工智能可以通过在人口众多和资源有限、眼科保健服务匮乏的地区应用该服务，用于糖尿病视网膜病变的早期检测和筛查。

在糖尿病视网膜病变筛查方面基于人工智能的眼部护理将使筛查过程更加有效和廉价，并且可以委托给技术人员、从业者和/或什至家庭自我筛查。

认识到成人 2 型糖尿病 (T2DM) 的高患病率，使用带有 AI 的非散瞳眼底照相机在眼科检查中是有效的，因为它提高了成人对眼科筛查的依从性。

该试验的主要目的是评估 AI 设备在眼底照相机方面的应用在初级保健中心糖尿病患者早期检测糖尿病视网膜病变和黄斑水肿方面的有效性。

研究问题：

在初级保健中心应用基于人工智能的眼保健在多大程度上有效实现黄斑水肿的高检出率？ 在初级保健诊所应用基于人工智能的眼保健在多大程度上有效地实现视网膜病变的高检出率？

总体目标：

评估在初级保健中心应用基于 AI 的眼保健在实现糖尿病患者黄斑水肿和视网膜病变高检出率方面的有效性。

具体目标：

目标 1：比较干预组与初级保健中心就诊的对照组（常规眼保健）发现的黄斑水肿病例的比例。

目标 2：比较在初级保健中心就诊的干预组与对照组（常规眼保健）中检测到的视网膜病变病例的比例

文献综述：

尽管最近的模型被建议用于实施数字健康解决方案，如溪流捕鱼、流入漏斗、金字塔和洗牌，这些代表了临床服务的选择，并逐渐增加了实施数字健康的能力和意愿。

然而，在全球范围内部署人工智能、远程医疗和物联网 (IoT) 面临着各种挑战。 采用这些数字健康解决方案的障碍很多，可以推断为基础设施、设备质量、共同意愿和法律方面。

有证据表明，使用Macustat视网膜功能扫描AI远程监测年龄相关性黄斑水肿或糖尿病视网膜病变患者对患者健康有很大影响。

研究设计和方法：

这是一项为期六个月的整群随机试验，将招募在 Hail 市初级保健中心就诊的 II 型糖尿病患者。

参与者（P）：

参与者将是在选定的初级保健中心就诊的两种性别的 II 型糖尿病患者，无论他们的疾病持续时间和目前接受的药物类型如何。 参与者预计为 18 岁及以上的成年人。 患有青少年糖尿病的儿童和年轻人将被排除在外。 此外，重症患者和精神障碍患者将被排除在外。 参与者将在开始时接受评估，使用 AI 设备收集有关糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的基线数据以报告检测到的病例。 试验结束时，将在试验开始后的三个月和六个月获得类似的检出病例报告。