AEYE Health melaporkan keputusan daripada percubaan klinikal FDA yang penting untuk pengesanan autonomi retinopati diabetes yang lebih daripada ringan. Kajian itu adalah yang pertama seumpamanya untuk menilai sama ada perisian AI boleh mengesan dengan tepat retinopati diabetes yang lebih daripada ringan menggunakan satu imej bagi setiap mata, diperoleh sama ada daripada desktop atau kamera retina pegang tangan.
Menggunakan satu imej dari setiap mata boleh memudahkan prosedur diagnostik dan mengurangkan masa pemeriksaan.
Keputusan AI yang diperhatikan untuk setiap sistem kamera:
- Topcon NW-400 (kamera desktop): 93.0% kepekaan, 91.4% kekhususan, >99% kebolehgambaran
- Optomed Aurora (kamera pegang tangan): 91.9% kepekaan, 93.6% kekhususan, >99% kebolehgambaran
- Satu imej bagi setiap mata telah digunakan untuk kedua-dua desktop dan kamera pegang tangan.
Terdapat 35 juta pesakit kencing manis di AS dan lebih 420 juta di seluruh dunia yang berisiko mendapat retinopati diabetes yang memerlukan pemeriksaan tahunan. Diagnosis awal dan campur tangan adalah kunci untuk pencegahan kehilangan penglihatan. Lebih satu pertiga daripada pesakit kencing manis yang berumur 40 tahun ke atas akan mengalami retinopati diabetik, namun hanya 15%-50% pesakit yang menjalani saringan.
Pemeriksaan autonomi dalam tetapan penjagaan primer yang memerlukan hanya satu imej bagi setiap mata yang diperoleh daripada kamera pegang tangan yang menjimatkan kos boleh meningkatkan pematuhan kepada protokol pemeriksaan dan akhirnya mencegah kebutaan dalam pesakit diabetes yang berisiko kehilangan penglihatan.
AEYE Health sedang mencari kelulusan FDA untuk penyelesaian saringan autonominya untuk retinopati diabetik.
Di samping itu, syarikat itu sedang bersedia untuk menerbitkan keputusannya dalam mendiagnosis glaukoma menggunakan imej fundus digital.
APA YANG PERLU DIAMBIL DARI ARTIKEL INI:
- Pemeriksaan autonomi dalam tetapan penjagaan primer yang memerlukan hanya satu imej bagi setiap mata yang diperoleh daripada kamera pegang tangan yang menjimatkan kos boleh meningkatkan pematuhan kepada protokol pemeriksaan dan akhirnya mencegah kebutaan dalam pesakit diabetes yang berisiko kehilangan penglihatan.
- Kajian itu adalah yang pertama seumpamanya untuk menilai sama ada perisian AI boleh mengesan dengan tepat retinopati diabetes yang lebih daripada ringan menggunakan satu imej bagi setiap mata, diperoleh sama ada daripada desktop atau kamera retina pegang tangan.
- Terdapat 35 juta pesakit kencing manis di AS dan lebih 420 juta di seluruh dunia yang berisiko mendapat retinopati diabetes yang memerlukan pemeriksaan tahunan.
