Real-World Evaluation of AI-Driven Diabetic Retinopathy Screening in Public Health Settings: Validation and Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Artificial intelligence (AI) algorithms offer an effective solution to alleviate the burden of diabetic retinopathy (DR) screening in public health settings. However, there are challenges in translating diagnostic performance and its application when deployed in real-world conditions. Objective: This study aimed to assess the technical feasibility of integration and diagnostic performance of validated DR screening (DRS) AI algorithms in real-world outpatient public health settings. Methods: Prior to integrating an AI algorithm for DR screening, the study involved several steps: (1) Five AI companies, including four from India and one international company, were invited to evaluate their diagnostic performance using low-cost nonmydriatic fundus cameras in public health settings; (2) The AI algorithms were prospectively validated on fundus images from 250 people with diabetes mellitus, captured by a trained optometrist in public health settings in Chandigarh Tricity in North India. The performance evaluation used diagnostic metrics, including sensitivity, specificity, and accuracy, compared to human grader assessments; (3) The AI algorithm with better diagnostic performance was integrated into a low-cost screening camera deployed at a community health center (CHC) in the Moga district of Punjab, India. For AI algorithm analysis, a trained health system optometrist captured nonmydriatic images of 343 patients. Results: Three web-based AI screening companies agreed to participate, while one declined and one chose to withdraw due to low specificity identified during the interim analysis. The three AI algorithms demonstrated variable diagnostic performance, with sensitivity (60%-80%) and specificity (14%-96%). Upon integration, the better-performing algorithm AI-3 (sensitivity: 68%, specificity: 96, and accuracy: 88·43%) demonstrated high sensitivity of image gradability (99.5%), DR detection (99.6%), and referral DR (79%) at the CHC. Conclusions: This study highlights the importance of systematic AI validation for responsible clinical integration, demonstrating the potential of DRS to improve health care access in resource-limited public health settings.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».