บาคาร่าเว็บตรง ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถระบุภาวะเบาหวานขึ้นจอตา (DR) โดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากแพทย์ ซึ่งรวมถึงรูปแบบที่ร้ายแรงที่สุดที่ทำให้ผู้ป่วยเสี่ยงต่อการตาบอด มีประสิทธิภาพเหนือความคาดหมายในการทดลองทางคลินิก ระบบการค้าประสบความสำเร็จในการตรวจพบการมีอยู่และความรุนแรงของโรคในดวงตาที่วิเคราะห์ถึง 97% การปรับใช้ระบบ AI ดังกล่าว
ในสถานรับเลี้ยงเด็กปฐมภูมิสำหรับการใช้งาน
โดยผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญสามารถเพิ่มการเข้าถึงการตรวจตาได้อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งรวมถึงการประเมิน DR ช่วยในการวินิจฉัยและรักษาโรค DR เป็นสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดของการสูญเสียการมองเห็นและตาบอดที่ป้องกันได้ในผู้ใหญ่อายุระหว่าง 20 ถึง 65 ปี ตามรายงานของสหพันธ์เบาหวานนานาชาติ (IDF) คาดว่ามากกว่าหนึ่งในสามของผู้ป่วยโรคเบาหวานทั้งหมด IDF ยังคาดการณ์ด้วยว่าเกือบครึ่งหนึ่งของผู้ป่วยโรคเบาหวานประมาณ 537 ล้านคนในปี 2564 ไม่ได้รับการวินิจฉัย ดังนั้นจึงอาจไม่ทราบว่าพวกเขามีความเสี่ยงที่จะเป็นโรค DR
DR เกิดขึ้นจากความเสียหายต่อหลอดเลือดและเซลล์ประสาทในเรตินาที่เกิดจากน้ำตาลในเลือดสูง ความผันผวนของระดับน้ำตาลในเลือดทำให้เกิดการหดตัวของหลอดเลือดแดงในจอประสาทตา ลดการไหลเวียนของเลือด และนำไปสู่ความผิดปกติของเซลล์ประสาทที่อยู่ในเรตินาชั้นใน ความผิดปกตินี้มีแนวโน้มที่จะแพร่กระจายไปยังเซลล์ประสาทของเรตินาชั้นนอกและกั้นเลือดและม่านตาที่ปกป้องเรตินาจากสารพิษ เมื่อสิ่งกีดขวางเริ่มรั่วไหล จะเกิดความเสียหายต่อเซลล์ประสาทที่สำคัญ DR ระยะแรกและที่รักษาได้มากที่สุดมักไม่มีอาการหรือปรากฏเป็นการเปลี่ยนแปลงในการมองเห็นที่อาจเกิดขึ้นและหายไปและเกิดจากความชราอย่างไม่ถูกต้อง ความเสี่ยงในการเกิด DR จะเพิ่มขึ้นยิ่งผู้ป่วยเป็นเบาหวานนานขึ้น
นอกจากนี้ ประมาณ 80% ของผู้ป่วยเบาหวาน
ทั้งหมดอาศัยอยู่ในประเทศที่มีรายได้ต่ำและปานกลาง ซึ่งการเข้าถึงการตรวจตาและผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญในการระบุ DR อาจมีจำกัดหรือไม่สามารถจ่ายได้ จากรายงานของDiabetic Retinopathy Barometer Report Global Findings พบว่า 21% ของผู้ป่วยโรคเบาหวานทั่วโลกไม่เคยผ่านการคัดกรอง DR
การประเมินประสิทธิภาพของ AI
นักวิจัยจากสถาบัน Lundquist Institute for Biomedical Innovationร่วมกับศูนย์อื่นๆ อีก 14 แห่งในสหรัฐฯ ได้ทำการทดลองทางคลินิกเพื่อประเมินความปลอดภัยและความสามารถของระบบตรวจจับ EyeArt Automated DRเพื่อตรวจจับ DR ที่น้อยกว่าเล็กน้อยและ DR ที่คุกคามการมองเห็นได้โดยอัตโนมัติโดยใช้ ขยาย (ซึ่งรูม่านตากว้างขึ้น) และระบบการถ่ายภาพตาที่ไม่ขยาย
การทดลองนี้ประกอบด้วยผู้ป่วยโรคเบาหวาน 942 คน (893 คนในจำนวนนี้เสร็จสิ้นโปรโตคอลการศึกษา) ซึ่งเข้ารับการตรวจตาที่ศูนย์ดูแลหลัก 6 แห่ง ศูนย์จักษุวิทยาทั่วไป 6 แห่ง และศูนย์เฉพาะทางเรตินา 3 แห่งที่ตั้งอยู่ทั่วสหรัฐอเมริกา สิ่งอำนวยความสะดวกที่เข้าร่วมเป็นตัวแทนของที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ที่หลากหลายและการผสมผสานระหว่างเมือง/ชนบท การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อรวมทุกเชื้อชาติ แม้ว่าอัลกอริธึมของระบบ AI จะทำให้เป็นกลางสำหรับความแตกต่างของสีและแสง เพื่อลดความแตกต่างทางเชื้อชาติในเฉดสีม่านตา
ในขั้นต้น ผู้ป่วยได้รับการตรวจตาที่ประกอบด้วยการถ่ายภาพจอประสาทตาสีจอตา (CFP) แบบสองช่อง (เน้นที่ดิสก์และตรงกลาง) ของตาแต่ละข้างที่ไม่เจือปน หลังจากการขยาย ผู้ป่วยจึงได้รับการถ่ายภาพ CFP สามมิติแบบกว้างสี่ช่อง ตามมาตรฐานอ้างอิงของศูนย์การอ่านวิสคอนซิน (FPRC) ผู้อ่านอิสระสองคนปิดบังผลลัพธ์ของ AI ตรวจสอบภาพโดยใช้ขั้นตอนมาตรฐานเพื่อสร้างมาตรฐานอ้างอิงและจัดหมวดหมู่ภาพเป็น DR เชิงลบ เล็กน้อยถึงปานกลาง หรือ DR ที่คุกคามการมองเห็น
จากนั้นนักวิจัยได้เปรียบเทียบสิ่งที่ผู้อ่านค้นพบกับการให้คะแนนระบบ AI
การเขียนในJAMA Network Openผู้เขียนนำและผู้วิจัยหลักEli Ippรายงานว่าการใช้ระบบ EyeArt ในทั้งศูนย์ดูแลหลักและศูนย์ดูแลดวงตานั้นเปรียบเทียบได้ดีกับมาตรฐานอ้างอิงในการตรวจหา DR ทั้งสองประเภท ด้วยโปรโตคอลการสร้างภาพที่ไม่เจือปน ระบบ AI จึงมีจุดสิ้นสุดที่กำหนดไว้สำหรับทั้งความไว (มากกว่า 90%) และความจำเพาะ (มากกว่า 82.5%) ของการตรวจจับ DR ความไวในการตรวจจับ DR ที่มากกว่าเล็กน้อยในดวงตาที่ไม่เจือปนคือ 96% โดยมีความจำเพาะ 88% สำหรับ DR ที่คุกคามการมองเห็น ระบบแสดงความไว 97% และความจำเพาะ 90% ในดวงตาที่ไม่เจือปน ระบบ AI สามารถให้คะแนนดวงตาได้ 97.4% โดยที่ 87.6% ไม่ต้องการการขยาย
“ตามความรู้ของเรา การศึกษาครั้งนี้เป็นการศึกษาครั้งแรกที่ตรวจสอบความสามารถของระบบ AI เพื่อระบุ DR ที่คุกคามต่อการมองเห็น” Ipp อธิบาย “ระบบนี้ใช้งานง่ายในศูนย์ดูแลปฐมภูมิ และด้วยการฝึกอบรมที่ได้มาตรฐาน พนักงานที่ไม่เคยมีประสบการณ์ในการถ่ายภาพจอตามาก่อนจะได้รับผลการตรวจหาโรคที่เชื่อถือได้”
เขาชี้ให้เห็นว่าระบบนี้ช่วยให้การตรวจตาทำได้ง่ายขึ้น เนื่องจากผู้ป่วยส่วนใหญ่ในการศึกษานี้ไม่จำเป็นต้องขยายตาเพื่อให้ระบบ AI สามารถประเมินภาพถ่ายของจอตาสีได้อย่างแม่นยำ
Ipp สรุปว่า “ด้วยการลดความซับซ้อนและปรับปรุงประสิทธิภาพของการตรวจคัดกรองเบาหวานที่จอตา เทคโนโลยีนี้มีศักยภาพที่จะช่วยรักษาวิสัยทัศน์ของผู้คนนับล้านทั่วโลก” “การศึกษาทางคลินิกของเราตอกย้ำความสามารถของระบบ AI นี้ในการวินิจฉัยโรค DR ในระยะเริ่มต้นและขั้นสูง ซึ่งควรให้ความมั่นใจแก่บุคลากรทางการแพทย์เมื่อพิจารณาถึงการใช้งาน”
ระบบ EyeArt ที่ประเมินในการศึกษานี้ได้รับการอนุมัติ 510 (k) จากสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาของสหรัฐอเมริกา ใบอนุญาต Health Canada การตรวจสอบจาก UK National Health Service และ CE Marking เป็นอุปกรณ์ทางการแพทย์ประเภท 2 โดยสหภาพยุโรป ปัจจุบันมีการใช้กันทั่วโลก รวมถึงที่สถานพยาบาลในประเทศที่มีปัญหาด้านเศรษฐกิจ บาคาร่าเว็บตรง
