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[導(dǎo)讀] (文章來源:攜手健康網(wǎng)) 研究人員發(fā)布了臨床試驗數(shù)據(jù),說服FDA將IDx-DR作為第一個在美國銷售的自動人工智能(AI)診斷系統(tǒng)。 這項900名患者的試驗發(fā)現(xiàn),IDx-DR在敏感

(文章來源:攜手健康網(wǎng))

研究人員發(fā)布了臨床試驗數(shù)據(jù),說服FDA將IDx-DR作為第一個在美國銷售的自動人工智能(AI)診斷系統(tǒng)。

這項900名患者的試驗發(fā)現(xiàn),IDx-DR在敏感性和特異性方面超過了預(yù)先確定的優(yōu)勢終點,這表明它可以持續(xù)檢測糖尿病視網(wǎng)膜病變。IDx是該技術(shù)的開發(fā)者,他將診斷視為一種有用的工具,使初級保健醫(yī)生能夠篩查糖尿病視網(wǎng)膜病變,從而更快地檢測和治療疾病。

基于AI的診斷的支持者支持該技術(shù)作為解決醫(yī)療資源挑戰(zhàn)的解決方案。雖然城市中的一些患者可以接觸到訓(xùn)練有素的診斷專家和最新設(shè)備,但這些資源的可用性在農(nóng)村社區(qū)中更為復(fù)雜。同樣,需要訪問城市資源的人數(shù)意味著需求可能超過供應(yīng),導(dǎo)致診斷測試的等待時間過長。城市也面臨著零散的可用性,資源集中在專業(yè)中心,而不是人們經(jīng)常訪問的主要護(hù)理場所。

應(yīng)對挑戰(zhàn)的一個答案可能是培訓(xùn),雇用和支付更多專家,但考慮到許多國家人口老齡化和醫(yī)療預(yù)算受限,這可能不是一個可擴展的可持續(xù)解決方案。

基于AI的診斷可以通過可持續(xù)擴展專業(yè)測試訪問的方式解決資源問題。醫(yī)療保健系統(tǒng)可以使用經(jīng)過培訓(xùn)的AI技術(shù)來檢測指示疾病的模式,以診斷或分類患者,而不是依靠人員來執(zhí)行所有分析。這將使醫(yī)療保健系統(tǒng)能夠以更少的員工處理更多的患者。

該概念在4月向前邁出了一步,當(dāng)時FDA批準(zhǔn)了基于云的軟件IDx-DR,該軟件可以檢測視網(wǎng)膜照相機拍攝的照片中的輕度或更嚴(yán)重的糖尿病視網(wǎng)膜病變病例。當(dāng)軟件進(jìn)行診斷時,患者被送到眼科專家進(jìn)行評估和治療。

疾病預(yù)防控制中心估計,每年有12,000至24,000人因糖尿病視網(wǎng)膜病變而失明。然而,每年只有約一半的糖尿病患者會去看眼科醫(yī)生。

IDx現(xiàn)已發(fā)布獲得批準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。在自然數(shù)字醫(yī)學(xué)中寫作,研究人員解釋了該試驗如何比較在初級保健診所進(jìn)行的IDx-DR分析與威斯康星基金會照片閱讀中心認(rèn)證的攝影師的調(diào)查結(jié)果。該試驗將IDx-DR與87.2%的特異性和90.7%的敏感性聯(lián)系起來,表明假陽性和陰性率可能足夠低,使得該測試對醫(yī)療保健系統(tǒng)有價值。

研究人員還報告說,96.1%的病例可以獲得由AI分析的足夠高質(zhì)量的圖像。然而,需要多次成像嘗試和擴張下降來捕獲某些人的高質(zhì)量圖像。研究人員承認(rèn),“在某些情況下,選擇性擴張可能對可擴展的臨床實施提出挑戰(zhàn)?!盜Dx需要說服初級保健站點,其系統(tǒng)的好處超過成本,同時減輕對使用新型自動化技術(shù)的擔(dān)憂。這些努力的成功(或其他)將提供醫(yī)生和患者對AI測試的接受度的早期指示。

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