通过改善糖尿病视网膜疾病的自主人工智能系统来缓解人工智能采用偏见

科学领域:

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背景情况:

• 糖尿病视网膜疾病 (DRD) 的自主人工智能 (AI) 可以解决医疗保健差异,但采用偏见仍然是一个挑战.
• 便宜的手持 fundus 摄像机提供了更广泛的可访问性,但存在成像限制 (对比度较低,面积较小).

研究的目的:

• 为了评估FDA授权的DRD检测增强人工智能的灵敏度和特异性,在初级保健机构使用手持式 fundus 摄像头.
• 确定改进的人工智能是否减轻了采用偏见,并保持了不同人群的安全性和有效性.

主要方法:

• 一个预先注册的试验,涉及626名糖尿病患者,没有已知的DRD.
• 使用了人工智能系统,改进了手持RetinaVue700摄像机的低对比度图像.
• 性能与I级预后标准进行了基准测试,使用广场摄影和光学一致性断层扫描.

主要成果:

• 人工智能系统满足了所有预规定的非劣势终点.
• 在DRD检测中没有发现明显的种族,种族或性别偏见.
• 在研究人群中,DRD的患病率为29.0% (45.7%的西班牙裔,17.3%的黑人).

结论:

• 增强的自主人工智能系统在识别DRD方面证明了安全性和有效性.
• 这种人工智能有可能减轻采用偏见并改善DRD查中的健康公平.
• 该系统可以为糖尿病患者的医疗保健服务快速扩展作出贡献.