基于马尔科夫模型的中国农村地区基于人工智能的糖尿病视网膜病变查的成本效益分析
Huilin Li1, Guanyan Li2,3, Na Li2
1Department of Ophthalmology, Heji Hospital Affiliated to Changzhi Medical College, Changzhi, 046000, China.
PloS one
|November 16, 2023
概括
基于人工智能 (AI) 的糖尿病视网膜病变 (DR) 查在中国农村地区具有成本效益. 这一策略改善了患者的生活质量,并且在经济上是可行的早期DR检测计划.
科学领域:
- 卫生经济学 卫生经济学
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗技术 医疗技术 医学技术
背景情况:
- 糖尿病视网膜病变 (DR) 构成严重的健康负担,特别是在农村人口中患有糖尿病 (DM).
- 有效的查策略对于早期发现和管理DR至关重要,以防止视力丧失.
- 评估不同查方法的成本效益对于医疗保健系统的资源配置至关重要.
研究的目的:
- 评估基于人工智能 (AI) 的DR查的成本效益,与中国农村的眼科医生查和没有查相比.
- 确定在服务不足的地区实施基于AI的DR查计划的经济可行性.
主要方法:
- 使用现场调查和文献检索数据开发了一个马尔科夫模型.
- 进行了马尔科夫队列和成本效益分析,以模拟DR进展并比较查策略.
- 经质量调整的寿命年 (QALYs) 和增量成本效益比率 (ICERs) 用于健康经济评估.
- 进行了敏感性分析,以评估研究结果的可靠性.
主要成果:
- 基于AI的DR查被发现比眼科医生查更有效,成本更低.
- 与没有查相比,基于人工智能的查成本更高,但健康结果更好 (0.33个增量效用).
- 基于AI的DR查的ICER为112,146.99元人民币/QALY,低于既定门,表明了成本效益.
- 在成本效益和生活质量改善方面,基于人工智能的查优于不进行查和眼科医生查.
结论:
- 基于AI的DR查是中国农村地区的成本效益高的战略,为DM患者提供了改善的健康结果和生活质量.
- 基于AI的DR查的实施在经济上是可行的,并建议用于早期检测计划.
- 这项研究为制定有关在资源有限的环境中对DR查的政策提供了科学基础.
