• W nierandomizowanym badaniu klinicznym w Chinach 614 osób wykonało samodzielny screening smartfonem; do końcowej analizy trafiło 805 zdjęć od 535 uczestników.
• Dla zdjęć wykonanych przez użytkowników z instrukcjami w aplikacji model osiągnął AUC 0,905. W real-world screening: AUC 0,977, czułość 89,3%, swoistość 95,9%.
• Aplikacja wskazała 58 osób do dalszej diagnostyki. Histopatologicznie potwierdzono 20 nowotworów, z czego 19 było wcześniej nierozpoznanych.
• Średnia liczba skierowań przed leczeniem spadła z 3,69 do 1,02 po ścieżce przez aplikację. To sugeruje prostszy i szybszy dostęp do opieki eksperckiej.
• Najważniejsze praktycznie: to nie jest „diagnoza z telefonu”, tylko potencjalne narzędzie do triażu – czyli wyłapania osób, które powinny szybciej trafić do okulisty.
Ograniczenia: badanie nierandomizowane, krótki follow-up, głównie populacja chińska; trzeba sprawdzić, jak model działa w innych populacjach i przy szerokim, samodzielnym użyciu.
Wnioski:
Aplikacja CaptureTumor wspierana AI może pomóc szybciej wyłapywać podejrzane zmiany w narządzie wzrosku i kierować pacjentów do specjalistów.
Aplikacja wskazała 58 osób do dalszej diagnostyki. Histopatologicznie potwierdzono 20 nowotworów, z czego 19 było wcześniej nierozpoznanych. Wiarygodność była podobna do specjalistów: czułość 89,3%, swoistość 95,9%.
Dodatkowo średnia liczba skierowań przed leczeniem spadła z 3,69 do 1,02 po ścieżce przez aplikację, co sugeruje prostszy i szybszy dostęp do opieki eksperckiej.
bfiałek
Źródło: https://jamanetwork.com/journals/jamaophthalmology/fullarticle/2849884