KI-Screening-Tool erhöht die Überweisungen für diabetische Augenuntersuchungen bei Afroamerikanern

In einer Studie, die untersuchte, wie ein KI-gestütztes Diagnosetool die Versorgung unterversorgter Bevölkerungsgruppen an mehreren gemeindenahen Primärversorgungsstandorten beeinflusste, stellten Forscher des Wilmer Eye Institute, Johns Hopkins Medicine, fest, dass afroamerikanische Patienten mit Diabetes eher eine Überweisung zur diabetischen Augenuntersuchung erhielten, wenn sie mit einem KI-Tool untersucht wurden.

Die endgültigen, explorativen, von Experten begutachteten Ergebnisse wurden am 13. April veröffentlicht npj Digitale Medizin.

Die Forscher sagen, dass ihre Ergebnisse möglicherweise einen Weg aufzeigen, wie die Integration von KI-gestützten Tools bekannte Ungleichheiten in der Gesundheitsversorgung von Menschen mit Diabetes beseitigen könnte.

Diabetische Retinopathie – die häufigste Diabetes-assoziierte Augenerkrankung – ist weltweit die häufigste Ursache für Blindheit. Bei Menschen treten die Symptome möglicherweise nicht frühzeitig auf, sodass jährliche Augenuntersuchungen bei Diabetikern für eine rechtzeitige Diagnose und Behandlung unerlässlich sind.

Unter der Leitung von TY Alvin Liu, MD, Hauptforscher und Gründungsdirektor des James P. Gills Jr., MD, & Heather Gills Artificial Intelligence Innovation Center, untersuchte die Studie, ob Überweisungen durch ein von der US-amerikanischen Food and Drug Administration genehmigtes KI-gestütztes diagnostisches Screening-Programm die Einhaltung der empfohlenen jährlichen Augenuntersuchungen für Diabetiker durch die Patienten steigerten. In der Studie standen zwei historisch benachteiligte Patientengruppen im Mittelpunkt: afroamerikanische Patienten und Patienten, die unter Medicaid versichert sind.

Die aktuelle Studie baut auf früheren Arbeiten von Liu und seinem Team auf, die herausfanden, dass auf Bevölkerungsebene die Zahl der Überweisungen zu Augenuntersuchungen bei Menschen mit diabetischer Retinopathie zunahm, wenn das KI-Tool verwendet wurde.

Eine Empfehlung [from a primary care provider] ist keine Garantie dafür, dass Menschen zu einer Augenuntersuchung bei Diabetes kommen, auch wenn diese nötig ist.“

TY Alvin Liu, MD, Hauptermittler

Indem sie sich auf Afroamerikaner und Medicaid-Patienten konzentrierten – zwei Gruppen mit einem hohen Risiko für schlechte Sehergebnisse – konnten die Forscher klar feststellen, ob der Einsatz des KI-Tools zu positiven Veränderungen in der Patientenversorgung führte, sagt Liu.

In ihrer retrospektiven Analyse identifizierten die Forscher 3.745 erwachsene Patienten mit Diabetes, die zwischen August 2020 und September 2022 das Wilmer Eye Institute zur Untersuchung der diabetischen Retinopathie aufsuchten. Von dieser Gruppe erhielten 3.352 Patienten (Durchschnittsalter 60,6 Jahre) Überweisungen von ihren Hausärzten (Primary Care Providers, PCPs) und 393 Patienten (Durchschnittsalter 61,6 Jahre) erhielten eine Empfehlung von einem KI-gestützten Screening-Tool. .

Bei Patienten, die mit dem KI-Tool untersucht wurden, wurden während ihres Hausarzttermins Netzhautbilder mit einer Spezialkamera aufgenommen und in Echtzeit analysiert. Wenn eine diabetische Retinopathie festgestellt wurde, wurden sie informiert und noch am selben Tag an das Wilmer Eye Institute oder einen anderen Augenarzt ihrer Wahl überwiesen.

Beim Vergleich der PCP- und KI-Tool-Überweisungsmethoden stellten die Forscher fest, dass ein höherer Prozentsatz der afroamerikanischen Patienten eine Überweisung zur Augenuntersuchung erhielt, wenn das AI-Diagnosetool verwendet wurde (64,9 % gegenüber 44,4 %) als wenn dies nicht der Fall war. Die Anzahl der Überweisungen für bei Medicaid versicherte Patienten war vergleichbar (0,8 % gegenüber 0,6 %), unabhängig davon, wie sie ihre Überweisung erhielten.

Darüber hinaus stellten sie fest, dass Patienten mit Bluthochdruck (89,6 % vs. 82,6 %) und chronischer Nierenerkrankung (26,2 % vs. 20,9 %) auch häufiger eine Überweisung zur Augenuntersuchung erhielten als Menschen, die bei Verwendung des KI-gestützten Tools keine der beiden Erkrankungen hatten.

Bei der Untersuchung, wie sich die Überweisungsmethoden auf Veränderungen in der Patientenversorgung auswirkten, stellte Lius Team fest, dass die Wahrscheinlichkeit, Afroamerikaner zu sein, bei Personen, die sich sowohl für das KI-gestützte Tool entschieden als auch an der Untersuchung der diabetischen Retinopathie teilnahmen, um 15 % höher war. Die Medicaid-Abdeckung hatte keinen Einfluss auf die Anwesenheit von Patiententerminen, unabhängig davon, ob eine Überweisung von einem PCP oder dem KI-Tool einging.

Liu weist darauf hin, dass Afroamerikaner und andere rassische und ethnische Minderheiten überproportional von diabetischer Retinopathie und anderen diabetesbedingten Augenfolgen betroffen sind. Trotzdem ist es weniger wahrscheinlich, dass sie sich einer jährlichen Augenuntersuchung wegen der Krankheit unterziehen.

„Mit dem KI-Tool wird der Patient vor Ort untersucht und erhält ein Testergebnis. Er wird nicht zu einem Termin aufgefordert, weil er Mai etwas nicht stimmt“, sagt Liu zu den Studienergebnissen. „Andere Hindernisse können die Teilnahme der Patienten an den Untersuchungen einschränken.“ Wir konnten jedoch feststellen, dass sie stärker davon überzeugt sind, dass sie Pflege benötigen, wenn sie sofortige Ergebnisse mit klaren Anweisungen erhalten, was zu tun ist.“

Liu sagt, dass die Ergebnisse zwar ermutigend seien, es aber weiterer Arbeit bedarf, um zu bewerten, ob ein verbesserter Testzugang zu Veränderungen bei den langfristigen Ergebnissen für die Sehgesundheit der Patienten führt.

„Letztendlich sind KI-Tools nur dann von Bedeutung, wenn man nachweisen kann, dass sich ihr Einsatz in der Praxis positiv auf das Leben der Patienten auswirkt. Mit zukünftigen Arbeiten wollen wir untersuchen, wie Patienten im Laufe der Zeit weiterhin mit diesen KI-Tools interagieren und wie sich dies auf bestimmte Ergebnisse für die Augengesundheit auswirkt.“

Zu den Forschern, die zu dieser Studie beigetragen haben, gehören Michael D. Abramoff, Roomasa Channa, Harold Lehmann, Ariel Leong, Jiangxia Wang und Risa M. Wolf.

Michael D. Abramoff, MD, Ph.D., teilt die folgenden konkurrierenden Interessen: Patente und Patentanmeldungen der University of Iowa und Digital Diagnostics, die für den Gegenstand dieses Manuskripts relevant sind; Digital Diagnostics, Inc, Coralville, Iowa: Investor, Direktor, Berater; Geschäftsführer, Healthcare AI Coalition, Washington, DC; Schatzmeister, Collaborative Community on Ophthalmic Imaging, Washington, DC; Mitglied des AI-Komitees der American Academy of Ophthalmology (AAO); Mitglied der AI Workgroup Digital Medicine Payment Advisory Group (DMPAG) der American Medical Association. RMW erklärt das folgende konkurrierende Interesse: Forschungsunterstützung von Novo Nordisk, die nichts mit dieser Arbeit zu tun hat. Die anderen Autoren erklären keine konkurrierenden Interessen.

Die Studie wurde vom Gills Artificial Intelligence Innovation Center am Wilmer Eye Institute unterstützt und Alvin Liu erhielt einen Research to Prevent Blindness Career Development Award.

Quellen: