Evaluation der Implementierung eines zugelassenen Künstliche-Intelligenz-Systems zur Erkennung der diabetischen Retinopathie

Zusammenfassung Einleitung Ziel der Studie war die Evaluation der Genauigkeit einer auf einem Künstliche-Intelligenz-System (KI) basierenden Bewertung von Fundusfotografien im Vergleich zum Augenarzt in Bezug auf das diabetische Retinopathie-Screening in einer internistisch geführten Klinik. Zudem erfolgte die Erhebung der Gesamtuntersuchungsdauer wie auch der Patienten- und Untersucherzufriedenheit. Methoden Im Rahmen der Studie erhielten 112 ambulante Patienten eine Fundusfotografie mit automatisierter Diagnose der diabetischen Retinopathie (DR) über das IDx-DR-System (Digital Diagnostics). Die Aufnahmen erfolgten mit der Kamera Topcon TRC-NW400 (Topcon Corp. Japan). Einschlusskriterium war die Diagnose eines Diabetes mellitus Typ 1, 2 oder 3. Bei Patienten, bei denen keine Aufnahme mit ausreichender Qualität in Miosis durchgeführt werden konnte, erfolgte die Aufnahme in Mydriasis. Ergebnisse Von 112 Patienten konnte bei 107 Patienten (95,5 %) durch das Grading mittels IDx-DR, anhand der Fundusaufnahmen, eine Analyse durchgeführt werden – vs. bei 103 Patienten (91,9 %) durch das Grading derselben, hochauflösenden Fundusaufnahmen durch Augenärzte. Bei den verbleibenden Patienten war eine Beurteilung allein durch die Funduskopie in Mydriasis möglich. Es zeigte sich eine hochsignifikante Korrelation bezüglich der Einschätzung der Schwere der diabetischen Retinopathie zwischen Untersucher und dem IDx-DR-System (Correlation coefficient (r) = 0,8738; p < 0,0001). Die Patientenzufriedenheit lag bei 4,5 ± 0,6 [1–5], die Gesamtdauer der Untersuchung in Miosis lag im Mittel bei 3:04 ± 0:28 [min:sek]. Schlussfolgerung Das Retinopathiescreening mittels IDx-DR ermöglicht die automatisierte, zeitnahe und zuverlässige Beurteilung bzgl. des Vorliegens einer diabetischen Retinopathie mit einem robusten technischen und klinischen Arbeitsfluss, der mit einer hohen Patientenzufriedenheit einhergeht.