坦桑尼亚的人工智能支持的糖尿病视网膜病变查:随机对照试验的逻辑和设计
Charles R Cleland1,2, Covadonga Bascaran3, William Makupa2
1International Centre for Eye Health, London School of Hygiene & Tropical Medicine, London, UK charles.cleland@lshtm.ac.uk.
BMJ open
|January 25, 2024
概括
在坦桑尼亚,用于糖尿病视网膜病变 (DR) 查的人工智能 (AI) 显示,患者治疗后续情况有所改善. 这种人工智能方法提供了一个潜在的解决方案,以提高DR选服务在低资源的设置.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗成像医学成像
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 糖尿病视网膜病变 (DR) 是全球导致失明的主要原因,撒哈拉以南非洲地区的糖尿病患病率大幅上升.
- 由于眼科专家短缺,低资源国家目前的DR查不足.
- 人工智能 (AI) 为自动化DR查和护理点结果提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 评估人工智能支持的DR查是否提高了真正可指导的DR患者参加专家护理的比例.
- 将人工智能支持的查与坦桑尼亚标准护理的有效性进行比较.
主要方法:
- 一个单面罩,并行组,个人随机对照试验,涉及2364名参与者.
- 参与者被随机分配 (1:1) 接受人工智能支持的查与立即咨询或延迟咨询 (2-4周) 的标准护理.
- 主要结局是真正可指导的DR患者在8周内参加眼科诊所的比例.
主要成果:
- 假设人工智能支持的查可以增加真正可指导的DR患者在中央眼科诊所的比例.
- 二次结果包括转诊率,诊断准确度 (灵敏度和特异性),错误转诊率和AI查的可接受性.
结论:
- 人工智能支持的DR查是一个有希望的策略,可以改善资源有限的环境中的患者转诊和治疗出席率.
- 这种方法有可能减轻糖尿病视网膜病变在糖尿病患病率高的地区的影响.
