Pada kunjungan dokter rutin, seorang anggota staf klinik mengambil gambar digital dari retina pasien.
Dalam hitungan detik, algoritme kecerdasan buatan (AI) menentukan apakah pasien menderita retinopati diabetik, komplikasi diabetes yang dapat menyebabkan kebutaan.
Jika ya, dokter merujuk pasien ke spesialis perawatan mata untuk evaluasi dan perawatan lebih lanjut.
Adegan ini sudah terjadi di klinik perawatan primer di seluruh Amerika Serikat dan di negara lain, dan mungkin menjadi lebih umum.
Sistem perawatan kesehatan bermaksud memperluas penggunaan AI mereka untuk menyaring retinopati diabetik pada tahun 2023, dan perusahaan sedang mengembangkan lebih banyak algoritme untuk tujuan ini.
Pada bulan Mei, OSF HealthCare, jaringan fasilitas medis yang berkantor pusat di Peoria, Illinois, menguji coba sistem AI untuk mendiagnosis retinopati diabetik, suatu kondisi yang memengaruhi sekitar 4 juta orang Amerika. Tahun depan, sistem perawatan kesehatan berencana memperluas teknologi ke 34 lokasi.
Sementara itu, Food and Drug Administration pada bulan November menyetujui sistem AI baru untuk mendiagnosis retinopati diabetik, menjadikan AEYE-DS dari AEYE Health sebagai produk ketiga di pasaran.
Dr Roomasa Channa
Roomasa Channa, MD, seorang klinisi-ilmuwan dari McPherson Eye Research Institute di University of Wisconsin-Madison, telah mempelajari penggunaan AI pada pasien remaja penderita diabetes. Dia mengatakan dia segera berencana untuk menggunakan skrining AI di pusat kesehatan yang memenuhi syarat federal untuk menyaring orang dewasa dengan diabetes.
Channa menyambut izin peraturan terbaru dan mengatakan dia berharap produk algoritme lain yang disetujui FDA akan meningkatkan aksesibilitas ke teknologi.
“Senang melihat lebih banyak pemain di lapangan: Kami membutuhkan teknologi ini agar tersedia dan terjangkau,” katanya kepada Medscape Medical News.
Resepsi Campuran
Tanggapan dari dokter terhadap AI jenis ini beragam. Beberapa khawatir, misalnya, bahwa algoritme mungkin diprogram dengan bias yang tidak dikenali yang dapat membuat mereka kurang akurat menginterpretasikan gambar dari kelompok pasien tertentu. Para peneliti harus mewaspadai kemungkinan ini, kata Channa.
“Kami membutuhkan lebih banyak studi dunia nyata dalam pengaturan yang berbeda,” katanya. “Kami juga perlu terus mengumpulkan data tentang kinerja AI setelah disetujui,” seperti yang dilakukan peneliti untuk obat yang baru disetujui.
Sistem AI pertama yang mendiagnosis retinopati diabetik, IDx-DR, telah disetujui oleh FDA pada tahun 2018 dan segera diluncurkan di klinik ritel. Sistem kedua, EyeArt, mendapatkan izin dari agensi pada tahun 2020.
Menambahkan algoritme AI ke dalam praktik perawatan primer telah mengubah cara pasien diabetes dapat menerima skrining. Itu juga telah memperkenalkan cara baru untuk kondisi medis tertentu untuk didiagnosis dalam perawatan primer.
American Medical Association pada tahun 2021 merilis kode Current Procedural Terminology (CPT) baru untuk memungkinkan dokter menagih perusahaan asuransi pemerintah dan swasta untuk penggunaan layanan ini. Kode CPT 92229 mengacu pada pencitraan retina untuk mendeteksi penyakit dengan analisis otomatis dan melaporkannya di titik perawatan.
Memenuhi Kebutuhan
Klinik perawatan kesehatan di daerah yang kurang terlayani seringkali tidak memiliki penyedia perawatan mata di tempat untuk melakukan pemeriksaan skrining yang direkomendasikan, sehingga AI dapat membantu pasien menerima skrining yang tidak akan mendapatkannya, kata Channa.
Channa dan rekan-rekannya berhasil menggunakan satu sistem AI, IDx-DR, untuk menyaring anak-anak di klinik diabetes anak. Selama setahun, tingkat skrining melonjak dari 49% menjadi 95%.
Teknologi ini “berpotensi membantu kami mengurangi kesenjangan dalam perawatan dan memfokuskan upaya kami pada pasien dengan penyakit paling parah,” katanya.
OSF HealthCare baru-baru ini memperoleh hibah sekitar $1 juta dari perusahaan obat Regeneron untuk memperluas penggunaan skrining berbasis AI untuk retinopati diabetik, setelah uji coba yang sukses. Regeneron memasarkan pengobatan untuk retinopati diabetik.
Tanpa opsi AI, skrining mata yang direkomendasikan untuk pasien diabetes sering gagal, menurut Mark Meeker, DO, wakil presiden kedokteran komunitas di OSF. Dokter perawatan primer dapat merujuk pasien ke tempat lain untuk pemeriksaan skrining retinopati tahunan mereka.
“Itu sering tidak selesai karena ada perjalanan lain, janji lain, waktu jauh dari pekerjaan,” kata Meeker.
Semua pasien dengan diabetes harus memeriksakan matanya setiap tahun, tetapi antara satu hingga dua pertiga pasien di seluruh negeri tidak melakukannya, katanya.
Seorang anggota staf klinik mengambil gambar digital retina, hampir selalu melalui pupil yang tidak melebar.
Jika hasilnya normal, pasien dijadwalkan untuk skrining lanjutan dalam setahun. Jika tanda-tanda awal retinopati diabetik terlihat, pasien dirujuk ke spesialis perawatan mata.
Setelah 7 bulan program percontohan, OSF telah menyaring sekitar 350 pasien. Sekitar 20% memiliki retinopati diabetik, menurut OSF.
“Dampak Besar”
OSF memiliki sekitar 66.000 pasien diabetes. Sekitar dua pertiga tidak menerima pemeriksaan tahunan, perkiraan Meeker.
“Ini dapat berdampak besar pada kualitas hidup di tahun-tahun mendatang bagi pasien diabetes kami,” katanya. “Ini cukup mendalam.”
Spesialis perawatan mata biasanya mengobati retinopati diabetik dengan laser, pembedahan, atau pengobatan.
Untuk dokter perawatan primer, bagaimanapun, skrining AI untuk retinopati adalah kesempatan untuk menekankan betapa pentingnya mengelola penyakit dan apa konsekuensinya.
Skrining AI adalah “alat lain yang kami gunakan untuk membuat pasien lebih terlibat dalam perawatan mereka sendiri,” kata Meeker. “Ini mungkin kemajuan terbesar dalam AI yang memengaruhi interaksi kita sehari-hari dengan pasien yang pernah kita lihat di perawatan primer.”
Peluang Bisnis Juga?
Platform IDx-DR yang digunakan OSF di kliniknya dimiliki oleh perusahaan Digital Diagnostics. OSF Ventures, cabang investasi OSF HealthCare, telah berinvestasi di perusahaan tersebut, sistem perawatan kesehatan mengumumkan pada bulan Agustus. (Investor lain dalam Diagnostik Digital, KKR, adalah pemilik mayoritas Merek Internet, perusahaan induk Medscape.)
Perusahaan lain telah menggunakan produk mereka dalam praktik. Pada tahun 2019, misalnya, Eyenuk menjelaskan bagaimana sistem EyeArt miliknya telah digunakan untuk menyaring ribuan pasien di Jerman dan Italia.
Dan pada tahun 2021, Eyenuk melaporkan bahwa basis pelanggan di Amerika Serikat telah berkembang menjadi lebih dari 25 lokasi. Perusahaan memuji rencana Centers for Medicare & Medicaid Services untuk mencakup kode CPT 92229 dengan mendukung pertumbuhan ini.
Zack Dvey-Aharon, PhD, CEO AEYE Health, mengatakan perusahaan termotivasi untuk memasuki ruang ini ketika regulator memutuskan bahwa AI dapat digunakan untuk mendiagnosis suatu kondisi — bukan hanya sebagai alat untuk membantu dokter mencapai diagnosis.
Dengan pelatihan yang tepat, seseorang dapat mendiagnosis retinopati diabetik dengan relatif mudah jika citra retina memiliki kualitas yang sangat baik.
Namun, jika gambar gelap atau buram, itu cerita yang berbeda.
AI memiliki kelebihan dalam skenario ini, menurut Dvey-Aharon.
“Untuk AI, gambar yang lebih gelap dan buram sebenarnya sangat mudah dibaca dengan akurasi yang fantastis,” katanya.
Akan datang lebih banyak lagi?
Kemungkinan AI dalam menganalisis gambar retina sangat luas.
Penelitian baru menunjukkan bahwa AI mungkin dapat mendeteksi penyakit Alzheimer atau memprediksi risiko seseorang terkena serangan jantung dan stroke berdasarkan jepretan retina.
Retina juga dapat menjelaskan penyakit ginjal, kontrol glukosa darah dan tekanan darah, penyakit hepatobilier, dan kalsium arteri koroner, menurut Eric J. Topol, MD, direktur Scripps Research Translational Institute di La Jolla, California, dan editor Medscape. -in-chief.
Di luar retina, interpretasi elektrokardiogram (EKG) mungkin menjadi perbatasan lain untuk AI dalam perawatan primer. Dalam satu percobaan, pembacaan EKG yang ditingkatkan AI memfasilitasi diagnosis dini fraksi ejeksi rendah, dan beberapa dokter sekarang menerima laporan ini secara rutin, tulis Topol.
Nilai potensial AI dalam pengobatan “meluas ke hampir semua bentuk gambar medis yang telah dinilai hingga saat ini,” tulis Topol di substack “Kebenaran Dasar”.
Meskipun sebagian besar fokusnya adalah pada apa yang dapat dilihat oleh AI, para peneliti juga mengeksplorasi apa yang dapat dilakukan AI dengan apa yang didengarnya. Penelitian awal menunjukkan bahwa algoritme mungkin dapat mendiagnosis penyakit dengan menganalisis suara pasien.
Untuk berita lebih lanjut, ikuti Medscape di Facebook, Twitter, Instagram, dan YouTube.