Performance of a Retinal Imaging Camera With On-Device Intelligence for Primary Care: Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Access to screening continues to be a barrier for the early detection of diabetic retinopathy (DR). Primary care-based diabetic retinopathy screening could improve access, but operational challenges, such as cost and workflow management, hamper the widespread adoption of retinal camera systems in primary care clinics in the United States. Objective: This study aimed to develop and evaluate a retinal screening system suitable for integration into a primary care workflow. Methods: We developed a nonmydriatic, 45° field imaging retinal camera system, the Verily Numetric Retinal Camera (VNRC; Verily Life Sciences LLC), able to generate high-fidelity retinal images enabled by on-device intelligent features. The VNRC output flows into cloud-based software that accepts and routes digitized images for grading. We evaluated the performance and usability of the VNRC in 2 studies. A retrospective performance study compared the performance of VNRC against a reference camera (Crystalvue NFC-700 [Crystalvue Medical]) as well as the correlation between VNRC capture status and gradability (as determined by ophthalmologist graders). The usability study simulated a primary care setting for a combined cohort of trained and untrained users (corresponding to patients in the simulation) and operators (corresponding to health care personnel in the simulation), where respondents completed a questionnaire about their user experience after attempting to capture images with the VNRC. Results: In the comparative performance study (N=108, K=206 images), a total of 98.5% (203/206) of images captured by the VNRC were graded as sufficient for clinical interpretation compared to 97.1% (200/206) of Crystalvue NFC-700 images (difference in proportion was 0.015, 95% CI -0.007 to 0.033). In the quality control algorithm evaluation (N=172, K=343 images), we found a positive association (φ=0.58, 95% CI 0.45-0.69) between gradability status (gradable or nongradable) as determined by ophthalmologists and the capture status (recapture not-needed or needed) as determined by the VNRC quality control algorithm. In the usability study (n=15 users and n=30 operators), all participating users (15/15) indicated that they were able to have both eyes screened easily. Most users and operators indicated agreement (from somewhat agree to strongly agree) with statements describing the imaging process as intuitive (15/15, 100% and 29/30, 97%), comfortable (15/15, 100% and 30/30, 100%), and allowing for a positive experience (15/15, 100% and 30/30, 100%), of users and operators, respectively. Conclusions: Our findings about the performance and usability of this retinal camera system support its deployment as an integrated end-to-end retinal service for primary care. These results warrant additional studies to fully characterize real-world usability across a wider and diverse set of primary care clinics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».