Диабет продолжает оставаться ведущей причиной новых случаев слепоты среди взрослых в Соединенных Штатах. Но текущая нехватка офтальмологов сделает невозможным удовлетворение спроса на проведение необходимых ежегодных обследований для этой группы населения. Новое исследование рассматривает эффективность семи алгоритмов скрининга на основе искусственного интеллекта для диагностики диабетической ретинопатии, наиболее распространенного диабетического заболевания глаз, приводящего к потере зрения.
В статье, опубликованной 5 января в Diabetes Care , исследователи сравнили алгоритмы с диагностической экспертизой специалистов по сетчатке. Пять компаний произвели испытанные алгоритмы — две в США (Eyenuk, Retina-AI Health), одна в Китае (Airdoc), одна в Португалии (Retmarker) и одна во Франции (OphtAI).
Исследователи применили технологии на основе алгоритмов к изображениям сетчатки почти 24000 ветеранов, которые с 2006 по 2018 годы обращались за скринингом на диабетическую ретинопатию в системе здравоохранения Пьюджет-Саунд по делам ветеранов и в системе здравоохранения Атланты, штат Вирджиния.
Исследователи обнаружили, что алгоритмы работают не так хорошо, как они утверждают. Многие из этих компаний сообщают об отличных результатах клинических исследований. Но их производительность в реальных условиях была неизвестна. Исследователи провели тест, в котором производительность каждого алгоритма и производительность людей, работающих в системе телеретинального скрининга VA, сравнивались с диагнозами, которые были поставлены экспертами-офтальмологами при просмотре тех же изображений. Три алгоритма работали достаточно хорошо по сравнению с диагнозами врачей, а один — хуже. Но только один алгоритм сработал так же хорошо, как и скринеры в тесте.
«Вызывает тревогу то, что некоторые из этих алгоритмов не работают стабильно, поскольку они используются где-то в мире», — сказал ведущий исследователь Аарон Ли, доцент офтальмологии Медицинской школы Вашингтонского университета.
Одним из объяснений могут быть различия в оборудовании камеры и технике. Исследователи заявили, что их испытание показывает, насколько важно для любой практики, которая хочет использовать скринер AI, сначала протестировать его и следовать рекомендациям о том, как правильно получать изображения глаз пациентов, потому что алгоритмы предназначены для работы с минимальным качеством. изображений.
Загрузка...
