L’intelligenza artificiale colma le lacune nella cura degli esami oculistici per diabetici

Risa Wolf, medico

Credito: Medicina Johns Hopkins

Secondo una nuova ricerca, gli esami oculistici per diabetici che utilizzano l’intelligenza artificiale (AI) aumentano i tassi di screening per i giovani affetti da diabete e colmano ulteriori divari di assistenza tra popolazioni razzialmente ed etnicamente diverse rispetto allo standard di cura.1

Le analisi dello studio randomizzato e controllato ACCESS hanno rivelato che questi risultati sono rimasti accurati nonostante un ampliamento del livello di assistenza tra il braccio di controllo, che consiste nell’educazione intenzionale del paziente e del caregiver sull’importanza della malattia oculare diabetica.

“Con la tecnologia dell'intelligenza artificiale, è possibile sottoporre a screening più persone, il che potrebbe quindi aiutare a identificare più persone che necessitano di valutazione”, ha affermato l'autrice principale dello studio Risa M. Wolfe, MD, endocrinologa pediatrica presso la Johns Hopkins Children's. Follow-up.2 “Se possiamo offrire questo servizio in modo più conveniente presso un medico del diabete, possiamo anche migliorare l’equità sanitaria e prevenire lo sviluppo della malattia oculare diabetica”.

Lo screening e la diagnosi precoce sono fattori che possono prevenire lo sviluppo della malattia oculare diabetica. Tuttavia, le sfide, tra cui la mancanza di accesso e di educazione sulla sua importanza, hanno portato a un divario nella cura di molti dei 34 milioni di pazienti affetti da diabete negli Stati Uniti.3 Questi divari sono particolarmente evidenti nelle disparità sanitarie tra le minoranze razziali ed etniche e le comunità con risorse limitate, che sperimentano risultati peggiori e una maggiore prevalenza di malattie oculari dovute al diabete.

I progressi nella telemedicina hanno migliorato i tassi di diagnosi precoce delle malattie oculari diabetiche, tuttavia, i sistemi di intelligenza artificiale diagnostici autonomi per le malattie oculari diabetiche possono rappresentare la prossima generazione di capacità di screening. Wolfe e colleghi hanno ipotizzato che gli esami oculistici per il diabete presso il punto di cura basati sull’intelligenza artificiale aumenterebbero i tassi di completamento degli esami oculistici per il diabete tra una popolazione di giovani razzialmente ed etnicamente diversificati.1

Lo studio ACCESS era uno studio parallelo, randomizzato e controllato che includeva giovani con diabete di tipo 1 (T1D) (da 11 a 21 anni) o diabete di tipo 2 (T2D) (da 8 a 21 anni) se soddisfacevano i criteri di screening per la malattia oculare diabetica. Per ogni paziente. linee guida 2021 dell'American Diabetes Association (ADA), non ha una malattia oculare diabetica e non si è sottoposto a un esame oculistico per diabetici negli ultimi 6 mesi. I partecipanti ad ACCESS sono stati arruolati tra novembre 2021 e giugno 2022, con il follow-up completato entro dicembre 2022.

I partecipanti arruolati sono stati randomizzati 1:1 al braccio di intervento, consistente in un esame oculistico autonomo basato sull'intelligenza artificiale presso il punto di cura, o al braccio di controllo, compreso il rinvio e la formazione da parte degli operatori oculistici. L'esito primario prespecificato era il tasso di completamento degli esami oculistici del diabetico entro sei mesi dalla randomizzazione, mentre l'esito secondario prespecificato era il numero di coloro che completavano il follow-up con un oculista, se ritenuto appropriato.

Complessivamente, 177 individui erano idonei per l'inclusione nello studio; 164 partecipanti hanno completato il consenso informato e sono stati randomizzati nei bracci di intervento (n = 81) e di controllo (n = 83). Le caratteristiche di base erano simili tra i gruppi, con un'età media di 15,2 anni, il 58% dei partecipanti erano donne e una durata media del diabete di 5,8 anni. I dati hanno rivelato che il 79% dei partecipanti ha riferito di essersi sottoposto in precedenza a un esame della vista per il diabete, mentre il 21% ha dovuto affrontare una lacuna nella cura.

Per quanto riguarda l’outcome primario, il tasso di completamento della visita oculistica del diabete è stato significativamente più alto (100%). [95% CI, 95.5 – 100]) nel braccio di intervento rispetto al braccio di controllo (22% [95% CI, 14.2 – 32.4]). Le analisi hanno indicato che la differenza del 78% (95% CI, 69-87) nel colmare il divario tra i gruppi di controllo e di intervento era statisticamente significativa (S <.001). Gli investigatori non hanno notato differenze significative per razza, etnia, stato socioeconomico o istruzione.

All'interno del braccio di intervento, 25 individui hanno ricevuto un risultato di “presenza di malattia oculare diabetica”, di cui 16 hanno completato una visita oculistica entro sei mesi per un tasso di completamento del follow-up del 64% (IC al 95%, 43-81). In confronto, 18 partecipanti nel braccio di controllo si sono rivolti a un oculista con un tasso di completamento del follow-up del 22% (IC al 95%, 14-32), mentre nessuno aveva una malattia oculare diabetica. Wolff e colleghi hanno notato che la differenza del 42% (95% CI, 21-63) nel completamento del follow-up tra il braccio di controllo e quello di intervento era significativa (S <.001).

I pazienti nello studio ACCESS hanno riportato un elevato livello di soddisfazione per l'esame autonomo basato sull'intelligenza artificiale, con il 96% dei partecipanti che ha espresso soddisfazione per l'esperienza e l'85% dei partecipanti nel braccio di intervento che ha indicato la propria decisione di sottoporsi a un esame oculistico basato sull'intelligenza artificiale in il futuro.

“Gli alti tassi di soddisfazione e accettazione dell’intelligenza artificiale autonoma in ACCESS indicano che una popolazione di pazienti diversificata dal punto di vista razziale e socioeconomico si sente a proprio agio con un “computer” o un’intelligenza artificiale autonoma che diagnostica la loro malattia”, hanno scritto Wolfe e colleghi.1 “Ancora più importante, l’uso dell’intelligenza artificiale non ha introdotto disparità sanitarie nel colmare il divario assistenziale”.

Riferimenti

  1. Wolfe, R.M., Chana, R., Liu, Tia, et al. L’intelligenza artificiale autonoma aumenta lo screening e il follow-up per la retinopatia diabetica nei giovani: lo studio di controllo randomizzato ACCESS. Nat Commun 15, 421 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-023-44676-z
  2. Medicina J.H. Uno studio rileva che gli esami oculistici basati sull'intelligenza artificiale aumentano i tassi di screening per i giovani affetti da diabete Newswise. 11 gennaio 2024. Accesso il 15 gennaio 2024. https://www.newswise.com/articles/study-finds-ai-driven-eye-exams-increase-screening-rates-for-youth-with-diabetes.
  3. Hill-Briggs, F. et al. Determinanti sociali della salute e del diabete: una revisione scientifica. Cura del diabete 44258-279 (2020).

By Orsina Fiorentini

"Fan zombi sottilmente affascinante. Fanatico della TV. Creatore devoto. Amico degli animali ovunque. Praticante del caffè."

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

vk.com brazzers pornerbros.mobi xossip sexy face alohattube xxxwap.mobi gaand videos xxx girls video pornix.info clip age com anupama parameswaran nude photos indiananalfuck.com dharmapuri sivaraj sex videos pokemon mallow porn comic hentaibee.net cxmxk note
indian virgin defloration xtubemovies.info 18yoga.com desi anal sex hugevids.mobi indian sexi video افلاسكس free-arab-porn.com سيكس رومانسي hot aunties x videos dalporn.net fucked girl سكس قصير deluxepornos.com سكس بنات صينى
سكس محارم مصري جديد meyzo.mobi اجمل نيك عربي neha mahajan nude erohardcore.info tubxporno xvideo ass porndoze.mobi xxx3v اخ ينيك اخته سكس 3gpjizz.info الزب الاسود wife lovers vegasmovs.com indian aunty xx