AEYE Health berichtete über die Ergebnisse seiner zulassungsrelevanten klinischen Studie der FDA zur autonomen Erkennung von mehr als leichter diabetischer Retinopathie. Die Studie war die erste ihrer Art, die bewertete, ob KI-Software eine mehr als leichte diabetische Retinopathie mit einem einzigen Bild pro Auge, das entweder von einer Desktop- oder einer tragbaren Netzhautkamera aufgenommen wurde, genau erkennen kann.
Die Verwendung eines einzelnen Bildes von jedem Auge kann das diagnostische Verfahren vereinfachen und die Screeningzeit verkürzen.
Die beobachteten KI-Ergebnisse für jedes Kamerasystem:
- Topcon NW-400 (Desktop-Kamera): 93.0 % Empfindlichkeit, 91.4 % Spezifität, >99 % Abbildungsleistung
- Optomed Aurora (Handkamera): 91.9 % Empfindlichkeit, 93.6 % Spezifität, >99 % Bildgebung
- Sowohl für die Desktop- als auch für die Handkameras wurde ein einzelnes Bild pro Auge verwendet.
Es gibt 35 Millionen Diabetiker in den USA und über 420 Millionen weltweit, bei denen das Risiko besteht, eine diabetische Retinopathie zu entwickeln, die ein jährliches Screening erfordern. Eine frühzeitige Diagnose und Intervention sind der Schlüssel zur Prävention von Sehverlust. Mehr als ein Drittel der Diabetiker über 40 entwickeln eine diabetische Retinopathie, jedoch werden nur 15 % bis 50 % der Patienten einem Screening unterzogen.
Autonomes Screening in der Primärversorgung, das nur ein einziges Bild pro Auge erfordert, das von einer kostengünstigen Handkamera aufgenommen wird, kann die Einhaltung von Screening-Protokollen verbessern und letztendlich Blindheit bei Diabetikern mit Sehverlustrisiko verhindern.
AEYE Health bemüht sich um die FDA-Zulassung für seine autonome Screening-Lösung für diabetische Retinopathie.
Darüber hinaus bereitet das Unternehmen die Veröffentlichung seiner Ergebnisse zur Diagnose des Glaukoms anhand digitaler Fundusbilder vor.
WAS SIE AUS DIESEM ARTIKEL MITNEHMEN KÖNNEN:
- Autonomes Screening in der Primärversorgung, das nur ein einziges Bild pro Auge erfordert, das von einer kostengünstigen Handkamera aufgenommen wird, kann die Einhaltung von Screening-Protokollen verbessern und letztendlich Blindheit bei Diabetikern mit Sehverlustrisiko verhindern.
- The study was the first of its kind to evaluate whether AI software can accurately detect more-than-mild diabetic retinopathy using a single image per eye, obtained from either a desktop or handheld retinal camera.
- There are 35M diabetics in the US and over 420M worldwide who are at risk of developing diabetic retinopathy requiring an annual screening.
