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Automatische Beurteilung diabetischer Netzhautveränderungen durch künstliche Intelligenz und Vergleichbarkeit mit der fachärztlichen Diagnose
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Published: | June 13, 2023 |
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Zielsetzung: KI-gestützte Verfahren haben das Potenzial, die medizinische Versorgung im Kontext des demografischen Wandels sicherzustellen und zu verbessern. Für eine systematische frühe Erkennung (Screening) der diabetischen Retinopathie (DR) könnte in Zukunft auf entsprechend trainierte künstliche Intelligenz (KI) zurückgegriffen werden. Vor diesem Hintergrund sollte hier die diagnostische Qualität einer KI-gestützten Funduskopie mit der fachärztlichen Untersuchung (Goldstandard) verglichen werden.
Methode: Es wurden retrospektiv 375 Augen von 200 freiwilligen Patienten (m/w, Anteil Diabetiker 70% (266 Augen), in Bezug auf den Schweregrad der DR (ICDR Stufen) verblindet bewertet, einerseits automatisch mittels KI-gestützter Befundung anhand von 45° Fundusaufnahmen (Nikon, RetinaStation) und andererseits von drei Fachärzten anhand von Spaltlampe, 200°-Weitwinkelfundus (Optos, California) und SD-OCT (Carl Zeiss, Cirrus)
Ergebnis: Bei Vergleich der Bewertung des Schweregrades nach ICDR-Stufen wurde im Mittel bei 62% der Augen eine vollständige Übereinstimmung zwischen den Fachärzten und der KI-Befundung gefunden. Hingegen stimmten die Befundungen der Fachärzte untereinander nur in 55% der Fälle vollständig überein. Bei einer tolerierten Abweichung von maximal einer ICDR-Stufe fand sich zwischen KI und Fachärzten im Mittel 89% Einklang und unter den Fachärzten im Mittel 92%. Wird nach dem binären Kriterium der Behandlungsbedürftigkeit einer DR („more-than-mild“ = ICDR-Stufen 2, 3 und 4) gegen „nicht akut behandlungsbedürftig“ verglichen, lag die Übereinstimmung bei 92%. Der Anteil Fälle, in denen die Behandlungsbedürftigkeit vom Facharzt gesehen, von der KI aber übersehen wurde(„false negative rate“), lag bei 1,9%; die „false positive rate“ betrug 6%. Entsprechend kann eine Spezifität der KI mit 90% und Sensitivität mit 95% berechnet werden. Im Kollektiv der Diabetiker allein (m/w) betrug die Spezifität der KI 92% und die Sensitivität 95%.
Schlussfolgerung: Die hier getestete KI-gestützte Befundung ist eine geeignete Ergänzung zur fachärztlichen Diagnose; eine hohe Sensitivität und Spezifität der KI-Befundung wurde gefunden. Beachtlich ist, dass die KI dabei nur jeweils ein 45°-Fundusbild zur Verfügung hatte. Die Reduzierung der ICDR-Stufen auf „nicht behandlungswürdige“ und „behandlungswürdige“ Fälle erwies sich in diesem Zusammenhang von hohem Nutzen für das DR-Screening, vor allem zur Früherkennung außerhalb der retinologischen Praxis, beispielsweise in der Diabetologie.