研究人員發(fā)布了臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，說服FDA將IDx-DR作為第一個(gè)在美國(guó)銷售的自動(dòng)人工智能(AI)診斷系統(tǒng)。

　　這項(xiàng)900名患者的試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，IDx-DR在敏感性和特異性方面超過了預(yù)先確定的優(yōu)勢(shì)終點(diǎn)，這表明它可以持續(xù)檢測(cè)糖尿病視網(wǎng)膜病變。IDx是該技術(shù)的開發(fā)者，他將診斷視為一種有用的工具，使初級(jí)保健醫(yī)生能夠篩查糖尿病視網(wǎng)膜病變，從而更快地檢測(cè)和治療疾病。

　　基于AI的診斷的支持者支持該技術(shù)作為解決醫(yī)療資源挑戰(zhàn)的解決方案。雖然城市中的一些患者可以接觸到訓(xùn)練有素的診斷專家和最新設(shè)備，但這些資源的可用性在農(nóng)村社區(qū)中更為復(fù)雜。同樣，需要訪問城市資源的人數(shù)意味著需求可能超過供應(yīng)，導(dǎo)致診斷測(cè)試的等待時(shí)間過長(zhǎng)。城市也面臨著零散的可用性，資源集中在專業(yè)中心，而不是人們經(jīng)常訪問的主要護(hù)理場(chǎng)所。

　　應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的一個(gè)答案可能是培訓(xùn)，雇用和支付更多專家，但考慮到許多國(guó)家人口老齡化和醫(yī)療預(yù)算受限，這可能不是一個(gè)可擴(kuò)展的可持續(xù)解決方案。

　　基于AI的診斷可以通過可持續(xù)擴(kuò)展專業(yè)測(cè)試訪問的方式解決資源問題。醫(yī)療保健系統(tǒng)可以使用經(jīng)過培訓(xùn)的AI技術(shù)來檢測(cè)指示疾病的模式，以診斷或分類患者，而不是依靠人員來執(zhí)行所有分析。這將使醫(yī)療保健系統(tǒng)能夠以更少的員工處理更多的患者。

　　該概念在4月向前邁出了一步，當(dāng)時(shí)FDA批準(zhǔn)了基于云的軟件IDx-DR，該軟件可以檢測(cè)視網(wǎng)膜照相機(jī)拍攝的照片中的輕度或更嚴(yán)重的糖尿病視網(wǎng)膜病變病例。當(dāng)軟件進(jìn)行診斷時(shí)，患者被送到眼科專家進(jìn)行評(píng)估和治療。

　　疾病預(yù)防控制中心估計(jì)，每年有12,000至24,000人因糖尿病視網(wǎng)膜病變而失明。然而，每年只有約一半的糖尿病患者會(huì)去看眼科醫(yī)生。

　　IDx現(xiàn)已發(fā)布獲得批準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。在自然數(shù)字醫(yī)學(xué)中寫作，研究人員解釋了該試驗(yàn)如何比較在初級(jí)保健診所進(jìn)行的IDx-DR分析與威斯康星基金會(huì)照片閱讀中心認(rèn)證的攝影師的調(diào)查結(jié)果。該試驗(yàn)將IDx-DR與87.2%的特異性和90.7%的敏感性聯(lián)系起來，表明假陽性和陰性率可能足夠低，使得該測(cè)試對(duì)醫(yī)療保健系統(tǒng)有價(jià)值。

　　研究人員還報(bào)告說，96.1%的病例可以獲得由AI分析的足夠高質(zhì)量的圖像。然而，需要多次成像嘗試和擴(kuò)張下降來捕獲某些人的高質(zhì)量圖像。研究人員承認(rèn)，“在某些情況下，選擇性擴(kuò)張可能對(duì)可擴(kuò)展的臨床實(shí)施提出挑戰(zhàn)。”IDx需要說服初級(jí)保健站點(diǎn)，其系統(tǒng)的好處超過成本，同時(shí)減輕對(duì)使用新型自動(dòng)化技術(shù)的擔(dān)憂。這些努力的成功(或其他)將提供醫(yī)生和患者對(duì)AI測(cè)試的接受度的早期指示。