Geplaatst op 12 juni 2019 door: Mednet Redactie | 0 reacties |

Kunstmatige intelligentie neemt retinale screening over

Kunstmatige intelligentie neemt retinale screening over

Ongeveer 40% van de diabetespatiënten ontwikkelt diabetische retinopathie (DRP), die daarmee de grootste veroorzaker van ernstige slechtziendheid en blindheid is. Screening is kosteneffectief, maar komt vaak niet van de grond. Kan kunstmatige intelligentie de druk verlichten?

Regelmatig diabetespatiënten screenen op retinopathie is een efficiënt en effectief instrument om (ernstige) slechtziendheid te voorkomen. Toch gebeurt het nog maar weinig, bijvoorbeeld door de enorme patiëntenaantallen, de lange wachtlijsten bij de oogarts of een slechte toegang tot oogzorg. De retinale screeningcijfers verbeteren wel iets wanneer het maken van de fundusfoto’s plaatsvindt in de eerste lijn en de optometrist de foto’s beoordeelt. Amerikaanse onderzoekers waren benieuwd of die percentages nog verder omhoog kunnen als de foto’s worden beoordeeld door de computer met kunstmatige intelligentie via deep learning. 

Mens vs. machine

In 15 centra beoordeelde het EyeArt-systeem retinale fundusfoto’s van 497 diabetespatiënten (zonder eerdere ooginjecties, laserbehandelingen of intraoculaire operaties). De uitkomsten op sensitiviteit en specificiteit werden vergeleken met de klinische referentiestandaard van vier gezichtsveldsfoto’s door een het Wisconsin Reading Centre, een centrum dat gespecialiseerd is in het lezen van fundusfoto’s. 

Goede scores

De specificiteit om ogen te herkennen van patiënten die moeten worden verwezen vanwege diabetische retinopathie, was maar liefst 97,5% na het uitsluiten van onleesbare foto’s (12,5%). Bovendien waren de resultaten van het EyeArt-systeem consistenter en beter reproduceerbaar dan de oftalmoscopie in deze studie. Ook op sensitiviteit scoorde het systeem hoog: 98,4% tegenover 45,7% met oftalmoscopie. 

Laagdrempelige screening

Het EyeArt screeningsysteem heeft dus een hoge specificiteit en sensitiviteit in vergelijking tot de gestandaardiseerde, ETDRS-methode waarbij vier gezichtsveldfoto’s worden beoordeeld. De geautomatiseerde screening presteerde beter dan een oftalmoscopie. De onderzoekers concluderen dat het EyeArt-systeem retinascreening mogelijk kan maken op laagdrempelige locaties, bijvoorbeeld de opticien, om de screening breed toegankelijk te maken. Dit kan helpen bij de triage en tijdige opsporing van patiënten die uitgebreidere oogzorg nodig hebben.

Bron:
Ipp E, Shah VN Bode BW. Diabetic retinopathy (DR) screening performance of general ophthalmologists, retina specialists, and artificial intelligence (AI): analysis from a pivotal multicenter prospective clinical trial. ADA 2019, poster 599-P.

Reacties (0)




(Advertentie)