L’esame del fondo oculare basato su intelligenza artificiale per la retinopatia diabetica di Eyenuk dimostra prestazioni positive in uno studio clinico
Eyenuk ha annunciato i risultati emersi suo importante studio clinico registrativo, prospettico e multicentro inteso a convalidare il Sistema di esame del fondo oculare basato su IA EyeArt per il rilevamento autonomo della retinopatia diabetica, un disturbo che può portare alla cecità che si stima affliggerà 191 milioni di persone entro il 2030.
I risultati sono stati presentati all’ARVO Imaging in the Eye Conference di Jennifer Lim, Marion H. Schenk Esq. Presidente e professore di oftalmologia e direttore del Retina Service presso l’Università dell’Illinois a Chicago.
Il sistema di screening Eye Eye AI Eye rende possibile lo screening DR in tempo reale, in tempo reale, per qualsiasi medico, consentendo un’identificazione rapida e accurata dei pazienti con DR referibile durante la visita regolare del paziente diabetico. Una volta che le immagini del fondo del paziente sono state acquisite e inviate al sistema EyeArt, i risultati dello screening DR sono disponibili per la visualizzazione e l’esportazione in un rapporto PDF in meno di 60 secondi. Il sistema EyeArt può liberare gli specialisti in oculisti per concentrarsi sul trattamento mirato alla vista piuttosto che sullo screening per DR.
Aspetti chiave di questa sperimentazione clinica prospettica multicentrica includono: 942 soggetti sono stati arruolati in 15 centri che comprendevano le cure primarie, l’endocrinologia, l’oftalmologia e le cliniche specializzate per la retina. La valutazione del sistema EyeArt AI delle immagini non dilatate su 2 campi è stata confrontata con uno standard clinico di riferimento comprensivo del grading di 4 immagini stereo dilatate a campo ampio sulla scala di gravità ETDRS2. La valutazione è stata eseguita dal Centro di Fotografia Fotografica del Wisconsin Fundus.
Sono stati inclusi e valutati diversi modelli di fotocamera per fundus con il sistema di screening dell’occhio AI di EyeArt.
Oftalmologi certificati da Board hanno eseguito indipendentemente l’oftalmoscopia dilatativa, il metodo più diffuso per lo screening DR oggi.
“Questo studio è significativo perché mostra che questo sistema di IA è abbastanza preciso nel determinare la presenza di retinopatia diabetica referibile con un metodo molto rigoroso che ha confrontato i risultati dell’AI con quelli delle foto lette da esperti selezionatori di retinopatia diabetica”, ha detto il dott. Jennifer Lim , un investigatore nello studio registrativo EyeArt. “In questo studio prospettico multicentrico, abbiamo dimostrato la fattibilità e l’applicabilità di questo sistema per lo screening della retinopatia diabetica referibile. Ciò rappresenta una grande promessa nel realizzare lo screening di milioni di pazienti diabetici per retinopatia diabetica referibile al fine di identificare quelli a rischio di perdita della vista e indirizzarli per un trattamento tempestivo da parte di oftalmologi! “Ha continuato il dott. Lim,” L’alta sensibilità e specificità raggiunta da il sistema EyeArt mostra che può attivare lo screening del DR di point-of-care e che è un modo sicuro per identificare i pazienti con DR che richiedono i referral oftalmologici. “
“Il completamento di questo studio chiave di EyeArt è un passo entusiasmante per Eyenuk e questo studio conferma ancora una volta l’eccezionale sensibilità diagnostica e specificità del sistema EyeArt senza richiedere dilatazioni”, ha affermato Kaushal Solanki, PhD, fondatore e CEO di Eyenuk. “Oggi sono orgoglioso di affermare che l’intelligenza artificiale è all’altezza delle sue promesse e può dare un impatto sostanziale e significativo alla vita dei pazienti a livello globale. Lo screening oculare regolare e di qualità può essere presto accessibile e accessibile a centinaia di milioni di persone che vivono con il diabete, il che porta alla conservazione della vista per molti di loro”.
