English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Tools annual

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Global: Zendy Plus annual

Global: Zendy Free Plan

Zusammenfassung  Hintergrund Seit 2018 ist mit IDx-DR ein Verfahren auf dem Markt, welches den Grad der diabetischen Retinopathie (DR) mittels künstlicher Intelligenz (KI) bestimmt. Methoden Wir haben IDx-DR in die Sprechstunde an einer diabetologischen Schwerpunktklinik integriert und berichten über die Übereinstimmung zwischen IDx-DR (IDx Technologies Inc., Coralville, IA, USA) und Funduskopie sowie IDx-DR und ophthalmologischer Bildbeurteilung sowie über den Einfluss unterschiedlicher Kamerasysteme. Ergebnisse Mit der Topcon-Kamera ( n  = 456; NW400, Topcon Medical Systems, Oakland, NJ, USA) konnte im Vergleich zur Zeiss-Kamera ( n  = 47; Zeiss VISUCAM 500, Carl Zeiss Meditec AG, Jena, Deutschland) häufiger eine ausreichende Bildqualität in Miosis erreicht werden. Insgesamt war bei etwa 60 % der Patienten eine IDx-DR-Analyse in Miosis möglich. Alle Patienten, bei denen keine IDx-DR-Analyse in Miosis möglich war, konnten in Mydriasis funduskopiert werden. Innerhalb der Gruppe der auswertbaren Befunde zeigte sich eine Übereinstimmung zwischen IDx-DR und augenärztlicher Funduoskopie in ca. 55 %, ein Überschätzen des Schweregrads durch IDx-DR in ca. 40 % und ein Unterschätzen in ca. 4 %. Die Sensitivität (Spezifität) für das Erkennen einer schweren, behandlungsbedürftigen Retinopathie lag bei 95,7 % (89,1 %) für Fälle mit auswertbaren Fundusaufnahmen und bei 65,2 % (66,7 %), wenn alle Fälle betrachtet werden (inklusive derjeniger ohne verwertbare Aufnahme in Miosis). Der Kappa-Koeffizient zeigt mit 0,334 ( p  &lt; 0,001) eine ausreichende Übereinstimmung zwischen IDx-DR und ärztlicher Bildauswertung anhand des Fundusfotos unter Berücksichtigung aller Patienten mit auswertbarer IDx-DR-Analyse. Der Vergleich zwischen IDx-DR mit der ärztlichen Funduskopie ergibt unter denselben Voraussetzungen eine geringe Übereinstimmung mit einem Kappa-Wert von 0,168 ( p  &lt; 0,001). Schlussfolgerung Die vorliegende Studie zeigt Möglichkeiten und Grenzen des KI-gestützten DR-Screenings auf. Eine wesentliche Einschränkung liegt in der Tatsache, dass bei ca. 40 % der Patienten keine ausreichenden Aufnahmen in Miosis gewonnen werden konnten. Wenn ausreichende Aufnahmen vorlagen, stimmten IDx-DR und augenärztliche Diagnose in über 50 % der Fälle überein. Ein Unterschätzen des Schweregrades durch IDx-DR kam selten vor. Für die Integration in augenärztlich unterstützten Sprechstunden erscheint uns das System grundsätzlich geeignet. Die hohe Rate an fehlenden Aufnahmen in Miosis stellt allerdings eine Limitation dar, die einen Einsatz ohne augenärztliche Kontrollmöglichkeit schwierig erscheinen lässt.

Einsatz von künstlicher Intelligenz im Screening auf diabetische Retinopathie an einer diabetologischen Schwerpunktklinik