Diyabetik Retinopati Taramasında Yapay Zeka-2
Okuma:604
IDX-DR
IDx-DR (Digital Diagnostics), diyabetik retinopatinin tespiti için FDA onaylı ilk yapay zeka algoritmasıdır. 2018'de FDA tarafından onaylanmıştır.Cihaz, midriatik olmayan bir Topcon fundus kamera ile eşleştirilir ve yakalanan görüntüler bulut tabanlı bir sunucuya gönderilir. AI yazılımı daha sonra, ETDRS seviye 35 veya daha yüksek olan diyabetik retinopatinin varlığını veya yokluğunu tespit etmek için derin öğrenme algoritması kullanarak görüntüleri analiz eder.Bu nedenle IDx-DR, hafif diyabetik retinopatiden (mtmDR) fazlasını saptayacak şekilde yapılandırılmıştır.
Hasta gerçek zamanlı olarak "Diyabetik Retinopati Tespit Edilmedi" veya "Diyabetik Retinopati Tespit Edildi" tanısını alır. Ortam veya lens opaklığı nedeniyle sistem tarafından doğru bir şekilde analiz edilemeyen görüntüler "Muayene Kalitesi Yetersiz" olarak listelenir. Kameradan okunan bilgilere göre sonraki takip belirlenebilir. Kameranın hafiften daha fazla diyabetik retinopatiyi tespit etme duyarlılığı ve özgüllüğü sırasıyla %87,4 ve %89,5 olarak bildirilmiştir.Bilinen retinopati öyküsü, kalıcı görme kaybı, bulanık görme, uçuşan cisimler, önceden teşhis edilmiş makula ödemi veya diğer retina damar hastalığı formları olan hastalar kamera ile taranmamalıdır. Ayrıca, kamera hamile hastalarda retinopati taraması yapmak için tasarlanmamıştır.
EyeArt
EyeArt sistemi (Eyenuk), 1 testte mtmDR ve Görüşü tehdit eden diyabetik retinopatiyi (vtDR) tespit eden ilk FDA onaylı yapay zeka platformudur.2020'de FDA tarafından onaylanmıştır. Canon midriyatik olmayan fundus kameraları kullanarak görüntüleri derin öğrenme ile analiz etmek için bulut tabanlı bir sunucu kullanır. Cihaz, mtmDR'yi tespit etmek için %96 hassasiyet ve %88 özgüllük ve vtDR'yi tespit etmek için %92 hassasiyet ve %94 özgüllük bildirir. Hastalar görüntüleme sırasında gerçek zamanlı bir teşhis alırlar. Görme bozukluğu, retinopati öyküsü, diğer vasküler hastalık öyküsü, göz içi cerrahi öyküsü (komplike olmayan katarakt ameliyatı dışında) veya fundus fotoğraflarından gelen ışığa karşı aşırı duyarlılık dahil olmak üzere hastaların görüntülenmesi için benzer sınırlamalar mevcuttur.
Diğer AI Algoritmaları
Retmarker, Singapur Göz Araştırma Enstitüsü ve Google dahil olmak üzere diyabetik retinopati taraması için geliştirilmekte olan veya bildirilen başka yapay zeka platformları da var.
Yapay Zeka Sınırlamaları
Diyabetik retinopati taramasında yapay zekanın kesinlikle sınırlamaları vardır. İlk olarak, sırasıyla %87,4 ve %89,5'lik IDx-DR duyarlılığı ve özgüllüğü göz önüne alındığında, 10 hastadan 1'i yanlış pozitif veya yanlış negatif sonuca sahip olacaktır. Eyenuk cihazı için duyarlılık ve özgüllük geliştirilmiş olsa da benzer endişeler söz konusudur. Ayrıca, cihazın retinopati yokluğunda hafif maküla ödemi seviyelerini alıp alamayacağı henüz ner değildir. Son olarak cihaz, yine oldukça yaygın olan glokom, katarakt ve maküla dejenerasyonu gibi diğer oküler durumları taramaz. Bu nedenle, negatif bir AI ekranı hasta için yanlış bir güvenlik duygusu oluşturabilir.
Sonuç
Diyabetik retinopati taramasında karşılanmamış bir ihtiyaç olduğuna şüphe yoktur. Diyabet ve diyabetik retinopati prevalansının artmasıyla birlikte, yapay zeka tabanlı algoritmalar, hastaların sağlık hizmetleri sistemine dahil edilmesine ve diyabetik retinopati açısından taranmasına yardımcı olmak için hoş bir araç olabilir.
Kaynaklar
[1- Sharma Vakharia P. Retinal Physician, 2022; Volume: 19, Issue: November/December 2022, page(s): 20-22.
2- US Food and Drug Administration. FDA permits marketing of artificial intelligence-based device to detect certain diabetes-related eye problems. 2018. Accessed August 27, 2022. https://www.fda.gov/NewsEvents/Newsroom/PressAnnouncements/ucm604357.htm
3- Eyenuk announces FDA clearance for EyeArt autonomous AI system for diabetic retinopathy screening. 2020. Accessed August 27, 2022. https://www.eyenuk.com/us-en/articles/diabetic-retinopathy/eyenuk-announces-eyeart-fda-clearance/
4- Assessment of EyeArt as an automated diabetic retinopathy screening tool. Clinicaltrials.gov identifier: NCT03112005. Updated July 30, 2018. Accessed August 27, 2022. https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03112005]
Not: Katkılarından dolayı Dr. Mehmet ÇITIRIK’a teşekkür ederiz.
Web sitesindeki bu bilgiyi, sunu ve yayınlarınızda aşağıdaki şekilde kaynak göstererek kullanabilirsiniz.
(Çıtırık M, Teke MY. Diyabetik Retinopati Taramasında Yapay Zeka-2. http://www.retinaclub.com/ Son Güncellenme Tarihi 01/03/2023).
