眼科における人工知能に基づくインタラクティブプラットフォームの臨床性能:第3レベルのリファレンスセンターでの経験

科学分野:

• 眼科について
• 人工知能
• 医療技術

背景:

• 眼科は患者数と 待合人数の問題に直面しています
• 患者の流れを管理し 専門家の時間を最適化するために 効果的な診断ツールが必要です

研究 の 目的:

• インタラクティブなAIプラットフォームであるDORIA (人工知能によるロボット眼科診断) の診断性能を実際の臨床環境で評価する.
• 高等医療眼科医院での プラットフォームの有用性を評価する

主な方法:

• 眼科科に紹介された2,478人の連続した患者を対象とした前向きな観察的横断研究が行われました.
• DORIA プラットフォームと EyelibTM ロボティズドスキャンを用いて自動眼検査を行った.
• 眼科医の評価は,DORIAに基づく勧告と比較された.

主要な成果:

• 2, 478人の患者のうち46. 3%がDORIAの結果に基づいて退院または初等医療に紹介された.
• 患者の35.5%は眼科の専門治療を必要とした.
• 視力の低下と fundus検査は一般的な紹介理由でした.

結論:

• DORIAプラットフォームは,眼科の待合者リストを管理し,医療資源を最適化するための貴重なツールとして潜在性を示しています.
• 現実の世界での発見は 潜在的なコスト削減と 患者の管理の改善を示唆しています
• 比較効果を確認するにはさらなる研究が必要である.