Evaluation des klinischen Arbeitsflusses eines zugelassenen Künstlichen Intelligenz Systems zur Erkennung der diabetischen Retinopathie

Einleitung Ziel der Studie war die Evaluation der Genauigkeit einer, auf einem Künstliche Intelligenz-System (KI) basierenden Funduskamera, im Vergleich zum Augenarzt, in Bezug auf das Retinopathie-Screening in einer internistisch-geführten Klinik. Zudem erfolgte die Erhebung der Gesamt-Untersuchungsdauer als auch der Patienten- und Untersucherzufriedenheit.

Methoden Im Rahmen der Studie erhielten 112 ambulante Patienten eine Fundusfotografie mit automatisierter Diagnose der diabetischen Retinopathie (DR) über das IDx-DR-System (IDx Technologies Inc., USA). Die Aufnahmen erfolgten mit der Topcon TRC-NW400 Kamera (Topcon Corp. Japan). Einschlusskriterium war die Diagnose eines Diabetes mellitus Typ 1, 2 oder 3. Bei Patienten, bei denen keine Aufnahme mit ausreichender Qualität in Miosis durchgeführt werden konnte, erfolgte die Aufnahme in Mydriasis.

Ergebnisse Von 112 Patienten konnte bei 107 Patienten (95.5%) durch IDx-DR, anhand der Fundusaufnahmen, eine Analyse durchgeführt werden – vs. bei 103 (91.9%) Patienten durch den Augenarzt, auf Basis von hochauflösenden Fundusaufnahmen. Bei den verbleibenden Patienten war eine Beurteilung allein durch die Funduskopie möglich. Es zeigte sich eine hoch-signifikante Korrelation bezüglich der Einschätzung der Schwere der diabetischen Retinopathie zwischen Untersucher und dem IDx-DR System (Correlation coefficient (r) = 0,8738; p < 0,0001).

Die Patientenzufriedenheit lag bei 4,5  ±  0,6 [1-5], die Gesamtdauer der Untersuchung in Miosis lag im Mittel bei 3:04  ±  0:28 [min:sek].

Schlussfolgerung Das Retinopathie-Screening mittels IDx-DR ermöglicht das automatisierte Stellen einer Diagnose auf Basis von Fundusfotografien mit einem robusten, technischen und klinischen Arbeitsfluss, der eine zeitnahe und zuverlässige Beurteilung der diabetischen Retinopathie erlaubt und mit einer hohen Patientenzufriedenheit einhergeht.

Publication History

Article published online:
06 May 2021