Patienten befürworten KI-Screening auf diabetische Retinopathie unter ärztlicher Aufsicht
Eine Studie mit 100 Erwachsenen mit Diabetes zeigte eine breite Akzeptanz für KI-basiertes Screening auf diabetische Retinopathie, wobei die meisten Teilnehmenden eine ärztliche Aufsicht wünschten. Die Ergebnisse kommen zu einem Zeitpunkt, an dem KI-Tools weiter in die gemeindenahe Diabetesversorgung vordringen.
Vollautonomes Screening auf diabetische Retinopathie auf Basis künstlicher Intelligenz kann den Zugang zur Versorgung erweitern und das Screening auf diabetische Retinopathie in unterversorgten Bevölkerungsgruppen verbessern, insbesondere in ressourcenarmen Settings. In einer Studie mit Erwachsenen mit Diabetes an einem städtischen akademischen medizinischen Zentrum fühlten sich die Teilnehmenden mit dem Einsatz von KI als Teil der Augenuntersuchung im Allgemeinen wohl, die meisten hätten KI jedoch mehr vertraut, wenn sie von einem Arzt überwacht worden wäre, und glaubten nicht, dass ein KI-basiertes DR-Screening einen Arztbesuch ersetzen könne.
Erwachsene mit Diabetes wurden rekrutiert, um sich mit einer tragbaren KI-Funduskamera bildgebend untersuchen zu lassen und an einer Umfrage zu Bewusstsein für KI im Gesundheitswesen, Vertrauen in KI-Systeme, wahrgenommener Effizienz von KI, Präferenzen für persönliche Interaktion und der allgemeinen Akzeptanz von KI beim Screening auf diabetische Retinopathie teilzunehmen. Insgesamt wurden 100 Teilnehmende eingeschlossen; das Durchschnittsalter lag bei 60 Jahren; 52 % waren weiblich; 24 % waren Hispanic, 20 % nicht-hispanische Schwarze, 31 % nicht-hispanische Weiße und 25 % andere.
Die meisten Teilnehmenden kannten KI (78 %) und ihren Einsatz im Gesundheitswesen (70 %), aber weniger wussten von ihrer Anwendung bei Augenerkrankungen (46 %). Die meisten glaubten, dass KI die Genauigkeit verbessern und die Vertraulichkeit schützen könne, jeweils 77 %, dennoch bevorzugten 83 % eine ärztliche Aufsicht und hätten KI mehr vertraut, wenn sie von einem Arzt überwacht worden wäre. Insgesamt fühlten sich 76 % mit KI als Teil der Augenuntersuchung wohl, und 92 % waren mit dem KI-basierten Screening zufrieden.
Trotzdem waren nur 31 % der Ansicht, dass KI einen Arztbesuch ersetzen könne, und 94 % glaubten, dass Ärzte stets für die Diagnosestellung verantwortlich bleiben würden, selbst wenn KI die Aufnahmen auswertete. Die Studie kam zu dem Schluss, dass die Implementierung eines autonomen KI-basierten Screenings auf diabetische Retinopathie die Diskrepanz zwischen der vorgesehenen Anwendung eines vollautonomen KI-Screenings und dem Verständnis der Teilnehmenden dafür, welche Rolle dies für Ärzte bedeuten würde, berücksichtigen sollte.
Die Studie stellte fest, dass diabetische Retinopathie eine der führenden Ursachen für Erblindung bei Erwachsenen im erwerbsfähigen Alter ist und dass eine Früherkennung mit rechtzeitiger Intervention entscheidend ist, um Sehverlust zu verhindern. Die vollautonome KI-basierte Erkennung der diabetischen Retinopathie wurde 2018 in den USA von der FDA zugelassen und hat das Potenzial, die Screeningraten deutlich zu verbessern und vermeidbare Erblindung zu verringern.
Allgemeiner betrachtet beginnen KI-gestützte Ansätze in der gemeindenahen Diabetesversorgung, Entscheidungsunterstützung, frühere Erkenntnisse und praktische Werkzeuge direkt in die Primärversorgung und in gemeindenahe Settings zu bringen. KI-gestützte Werkzeuge können Screening, Risikostratifizierung und Selbstmanagement direkt in gemeindenahen Settings unterstützen, sofern sie umsichtig und gerecht implementiert werden. In dem Artikel wurde darauf hingewiesen, dass KI-gestützte Apps und Plattformen zunehmend genutzt werden, um tägliche Entscheidungen in Bezug auf Ernährung, körperliche Aktivität, Therapietreue und Glukosemonitoring zu unterstützen, während konversationsbasierte KI-Tools personalisierte Aufklärung in allgemein verständlicher Sprache liefern können.
In der breiteren Diskussion zur gemeindenahen Versorgung hieß es außerdem, dass KI-Tools in diversen Bevölkerungsgruppen validiert werden müssen, um bestehende Ungleichheiten nicht zu verstärken, und dass Transparenz sowie laufende Evaluation wesentlich sind, um eine faire und wirksame Unterstützung beim Screening sicherzustellen. Patienten und Kliniker müssen verstehen, wie Empfehlungen erzeugt werden und wie Daten verwendet werden, während klare Governance-Rahmen erforderlich sind, um Verantwortlichkeiten zu definieren, wenn KI Versorgungsentscheidungen beeinflusst.