Comparison of the Aireen System with Telemedicine Evaluation by an Ophthalmologist – A Real-World Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aimed to compare general ophthalmologists, retina specialists, and Aireen AI screening system with the clinical reference standard of a three-member high-level expert committee for diabetic retinopathy (DR) in the evaluation of fundus images for DR. Patients and Methods: The study was designed as a diagnostic, multicenter, cross-sectional, non-randomized diagnostic study. The cohort included in the clinical investigation consisted of 1274 patients with diabetes mellitus (DM) type I or II. Each patient underwent one-field fundus photography using a non-mydriatic camera to assess findings of DR. One hundred and nineteen subjects (9.3%) were excluded from the clinical investigation based on Aireen system assessment. In the clinical investigation, all images were assessed at three independent levels of evaluation: 1) general ophthalmologists (GO) - without subspecialty training in the retina; 2) retina specialists (RS); and 3) system Aireen. In cases where there may be disagreements amongst groups, the image is referred for assessment by the Diabetic Retinopathy Board (DRB). Results: The overall prevalence of any DR was 31.9% (368 cases out of 1154 DM), according to the DRB. Overall concordance between AI system Aireen and GO and RS assessments in the detection of DR from fundus photography occurred in 734 cases (63.6%). The number of disagreements between Aireen system, GO and RS evaluation occurred in 420 (36.4%) cases. Sensitivity for GO was 87.0% (95% CI: 83.6; 90.4), for RS was 82.9% (95% CI: 79.1; 86.7), and for AI system Aireen was 92.1% (95% CI: 89.3; 94.9). Specificity was 76.5% (95% CI: 73.5; 79.5), 81.2% (95% CI: 78.5; 83.9), and 90.7% (95% CI: 88.7; 92.7) for GO, RS and AI system Aireen, respectively. Conclusion: This real-world study illustrates the potential use of AI system Aireen in screening for DR. It exhibits higher sensitivity and specificity compared to telemedicine evaluation of one field fundus image.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».