Göz taramasında otonom AI: modelden klinik iş akışına

Using artificial intelligence to diagnose diabetic retinopathy before it causes blindness

University of Iowa Health Care · 2018-06-28 · Kaynak

Üniversitenin 2018 tarihli uygulama tanıtımı. Tarihsel bir örnektir; güncel ürün sürümünün veya RAI çözümlerinin etkinlik kanıtı değildir.

Düzenleyici kapsam: belirli bir görev

FDA’nın IDx-DR değerlendirmesi, diyabet tanılı ve daha önce diyabetik retinopati tanısı almamış yetişkinlerde hafif düzeyi aşan retinopatiyi saptamaya yönelik belirli bir sistemi ele alır. Belirtilen kamera Topcon NW400’dür. Bu kapsam diğer göz hastalıklarına, farklı kameralara veya başka AI ürünlerine genellenemez.

Araştırma: sayıların arkasındaki çalışma

Iowa Üniversitesi’nin 28 Ağustos 2018 tarihli açıklaması, 10 birinci basamak merkezinde 900 yetişkinin katıldığı araştırmayı anlatır. Karşılaştırılabilir tam sonuç 819 kişide elde edilmiştir. Açıklanan yaklaşık %87 duyarlılık ve %90 özgüllük, bu çalışma düzenine aittir; her ortamda beklenen sonuç değildir. Araştırmayı IDx finanse etmiş, baş araştırmacı şirketin kurucusu olarak açıklanmıştır.

Klinik kullanım: sonuç üretilememesi de bir sonuçtur

FDA belgesi, sistemin retinopatiyi tedavi etmediğini ve glokom taramadığını belirtir. Yetersiz görüntü kalitesi ve sonuç alınamaması için tekrar değerlendirme/sevk akışı tanımlar. Bu nedenle bir tarama hizmetinin değerlendirmesinde yalnızca pozitif ve negatif çıktılara bakmak yeterli değildir. Burada aktarılanlar o cihazın belge kapsamıdır; kişisel tedavi önerisi değildir.

Editoryal değerlendirme: satın almadan önce sorulacak sorular

Bir kurum için başlangıç noktası, beklentiyi yazılı hale getirmektir: hangi hasta grubu, hangi görev, hangi cihaz ve hangi ekip? Ardından sonuçsuz incelemelerin nasıl izleneceği, sorumlu kişinin kim olacağı ve hizmet kesildiğinde hangi yolun kullanılacağı netleştirilebilir. Bir gösterimde etkileyici görünen çıktı, kurumun iş akışında sürdürülebilir hizmet anlamına gelmez. Kullanıcı eğitimi, destek sorumlulukları ve uygulama sonrası değerlendirme için somut plan istemek, teklifleri karşılaştırmayı kolaylaştırır. Bunlar editoryal değerlendirme sorularıdır; bir mevzuat kontrol listesinin yerine geçmez.

Sorumlu AI: iddiayı kanıtın sınırında tutmak

Bu tarihsel örnek için üç ayrı kayıt tutmayı öneriyoruz: araştırmanın neyi ölçtüğü, düzenleyici belgenin hangi kullanımı kapsadığı ve kurumun kendi uygulamasında neyi doğruladığı. Bunları tek bir “AI onaylı” ifadesinde birleştirmemek, iletişimi daha anlaşılır kılar. Bu yazı, RAI ürünlerinin göz taraması yaptığına, bu cihazla eşdeğer olduğuna veya aynı performansı sağladığına ilişkin bir iddia içermez.