Ein großer Fortschritt bei der Früherkennung der diabetischen Retinopathie (DR)

Die diabetische Retinopathie zählt zu den Komplikationen von Diabetes und ist eine der häufigsten Ursachen für Erblinden bei Erwachsenen. Wenn sie nicht rechtzeitig behandelt wird, kann sie zum Verlust des Sehvermögens führen und das Leben des Patienten und seiner Familien stark beeinträchtigen. Durch die schnelle Erkennung und Behandlung dieser Erkrankung können diese Folgen eingedämmt oder ganz vermieden werden.

Schätzungen zufolge haben 30 bis 50 % der Menschen mit Diabetes eine Form der diabetischen Retinopathie. Bis sie ein fortgeschrittenes Stadium erreicht, was zu einem Verlust der Sehkraft führt, verläuft ihre Entwicklung jedoch oft unbemerkt.

Die Früherkennung der diabetischen Retinopathie ist daher unerlässlich und sollte ein wesentlicher Bestandteil der Diabetesbehandlung und in die Routineuntersuchung integriert sein. Eine realistische Umsetzung ist jedoch nur unter der Voraussetzung denkbar, dass das Untersuchungsinstrument im Hinblick auf Workflow, Bearbeitungszeit und Genauigkeit ausreichend effizient ist.

Evolucare Imaging OphtAI: Schnelle und genaue Früherkennung von DR

Evolucare Imaging OphtAI (EIO) wurde entwickelt, um den Ablauf der Früherkennung der diabetischen Retinopathie und die anschließende Patientennachsorge deutlich zu erleichtern.

EIO ist eine komplette und modulare Lösung, Ergebnis einer dreijährigen Zusammenarbeit zwischen Experten für künstliche Intelligenz, führenden Experten auf dem Gebiet der Augenheilkunde und einem bei der Entwicklung von Gesundheitssoftware führenden Akteur. Sie basiert auf einem OphtAI genannten Algorithmus der künstlichen Intelligenz (KI) und dem Kern des Lösungsangebots von Evolucare für die Bildfluss-Verwaltung in der medizinischen Bildgebung. IOE ermöglicht es, dem Patienten von der Aufnahme bis zur Abrechnung durch den gesamten Untersuchungsprozesses zu folgen, und erkennt ob der Patient an DR erkrankt ist.

Erleichterung der großangelegten Früherkennung

Jede Art von Augenklinik kann auf das sichere, in der Cloud gehostete EIO zugreifen: Öffentliche Krankenhäuser, Privatkliniken, Analysezentren, kleine Praxen, ständige oder temporäre Vorsorgeeinrichtungen. Über gesicherte Kommunikationskanäle kann jede dieser Einrichtungen ihre Netzhautbilder zur Analyse senden und in weniger als 3 Sekunden von der Leistungsfähigkeit der EIO-Lösung profitieren.

Dezentral strukturierte Einrichtungen können ihre Daten zentralisieren und konsistente, ihr Netzwerk von Gesundheitszentren überspannende Analysen vorweisen. Wenn sie mit einer elektronischen Patientenakte verbunden sind, können sie eine strukturierte und kohärente Krankengeschichte erstellen.

Eine Lösung, die für alle von Vorteil ist

 

  • Eine großflächigere Abdeckung der Patienten durch die Erleichterung der großangelegten, mobilen Früherkennung
  • Geringere Früherkennungskosten
  • Verbesserte Prävention: Die DR wird so früh wie möglich erkannt
  • Nützliche Diagnosedaten mit Kartierung der Läsionen
  • Zeitgewinn
  • Kann sich auf bestätigte Fälle konzentrieren, in denen ihr Fachwissen erforderlich ist
  • Wenig oder kein Material erforderlich
  • Modulare Lösung
  • An jeden Standort anpassbar
  • Einfacher und gesicherter Web-Zugang
  • Erkennung der DR zum frühest möglichen Zeitpunkt
  • Bessere Behandlungen: Routine- und regelmäßige Vorsorgeuntersuchungen sind heute bezahlbar
  • Eine kohärente Historie der Untersuchungen
  • Zeitgewinn

Wissenswertes über unseren Algorithmus der künstlichen Intelligenz: OphtAI

Der Algorithmus OphtAI ist eine künstliche Intelligenz vom Typ „Deep Learning“, die Empfehlungen zur Notwendigkeit einer Überweisung des Patienten und zum Stadium der diabetischen Retinopathie liefert. In weniger als 3 Sekunden analysiert OphtAI das Netzhautbild und liefert eine Bewertung der Qualität, eine Kartierung der Läsionen und eine Bewertung der Notwendigkeit einer Überweisung des Patienten. Abhängig von seinen Prärogativen kann der Leser den Bericht um den klinischen Kontext des Patienten, andere erkannte Symptome und die empfohlene Vorgehensweise ergänzen.

Das Einlernen der KI erfolgte anhand von fast 350.000 Netzhautbildern, die von einem regelrechten augenärztlichen Telemedizin-Netzwerk bereitgestellt wurden, das von der französischen Krankenhausadministration AP-HP verwaltet und mit mehreren Datenbanken, darunter Messidor(1), getestet wurde. Darüber hinaus wurde das Vorliegen einer diabetischen Retinopathie von drei Augenärzten annotiert und die „Ground truth“-Daten per Mehrheitsentscheidung festgelegt. Die ROC-Kurven für die Analyse der Erkennung einer diabetischen Retinopathie sind in der folgenden Grafik dargestellt.

 

  1. Methods for Evaluating Segmentation and Indexing techniques Dedicated to Retinal Ophthalmology – Methoden zur Bewertung der Segmentierungs- und Indexierungstechniken in der retinalen Augenheilkunde
Leistungsmerkmale
Bei einer Spezifität von 87,0 % weist OphtAI eine Sensitivität von 99,0 % auf.

Bei einer Sensitivität von 96,8 % weist OphtAI eine Spezifität von 90,2 % auf.

Mit diesen Eigenschaften bietet OphtAI eine beispiellose Effizienz bei der Früherkennung der diabetischen Retinopathie: Weniger Patienten („falsch-negative“) mit der Erkrankung werden fälschlicherweise nach Hause geschickt, und weniger gesunde Patienten („falsch-positive“) werden an einen Augenarzt überwiesen.

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