Eyenuks AI Eye Screening-System für diabetische Retinopathie zeigt außergewöhnliche Leistung in einer prospektiven, multizentrischen, klinischen Schlüsselstudie.

Die Forscher berichten, dass das EyeArt-System 95,5 % Sensibilität, 86,5 % Spezifität und 97 % Abbildungsfähigkeit erreicht hat, während es alle primären Endpunkte mit p<0,0001 erfüllt.

LOS ANGELES--(BUSINESS WIRE)--Eyenuk, Inc., ein weltweit tätiges Unternehmen für Medizintechnik und medizinische Dienstleistungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence (AI)) und Marktführer bei Anwendungen für AI Eye Screening™ unter authentischen Bedingungen, gab heute die Ergebnisse seiner bahnbrechenden prospektiven, multizentrischen, klinischen Schlüsselstudie zur Validierung des EyeArt® AI Eye Screening Systems für den autonomen Nachweis der diabetischen Retinopathie (DR) bekannt, einer Erblindungskrankheit, die Schätzungen zufolge bis zum Jahr 2030 rund 191 Millionen Menschen weltweit betreffen soll¹. Die Ergebnisse wurden auf der „ARVO Imaging in the Eye Conference“ von Jennifer Lim, MD und Marion H. Schenk Esq. Chair und Professor für Augenheilkunde und Director des Retina Service an der University of Illinois in Chicago, vorgestellt.

Das EyeArt AI Eye Screening System macht ein klinisches DR-Screening in Echtzeit für jeden Arzt möglich und ermöglicht eine schnelle und genaue Identifizierung von Patienten mit referenzierbarer DR während des regelmäßigen Arztbesuchs eines diabetischen Patienten. Nachdem die Netzhautbilder des Patienten aufgenommen und an das EyeArt-System übermittelt wurden, stehen die DR-Screening-Ergebnisse in weniger als 60 Sekunden zur Ansicht und zum Export in einen PDF-Bericht zur Verfügung. Das EyeArt-System kann Augenärzte davon befreien, sich auf eine sehkrafterhaltende Behandlung zu konzentrieren, anstatt auf ein DR-Screening.

Zu den wichtigsten Aspekten dieser prospektiven, multizentrischen, klinischen Schlüsselstudie (NCT03112005) gehören:

• 942 Probanden eingeschrieben an 15 Zentren, darunter Primärversorgung, Endokrinologie, Augenheilkunde und Netzhaut-Spezialkliniken.
• Die Bewertung der ungeweiteten 2-Feld-Aufnahmen durch das EyeArt AI System wurde mit einem umfassenden klinischen Referenzstandard verglichen, der eine zugesprochene Bewertung von vier geweiteten Weitfeld-Stereobildern auf der ETDRS-Schwereskala² umfasst. Die Einstufung wurde vom Wisconsin Fundus Photograph Reading Center durchgeführt.
• Mehrere Netzhaut-Kameramodelle wurden einbezogen und mit dem EyeArt AI Eye Screening System ausgewertet.
• Staatlich geprüfte Augenärzte (in einer Teilgruppe von Standorten) führten unabhängig voneinander eine erweiterte Ophthalmoskopie durch, die heute die am häufigsten verwendete Methode für das DR-Screening ist.

Die Studienergebnisse zeigen, dass alle vorher festgelegten primären Endpunkte mit p<0,0001 erreicht wurden. Die wichtigsten Ergebnisse der Schlüsselstudie sind in der folgenden Tabelle aufgeführt (Details hier):

	Empfindlichkeit [95 % Vertrauensbereiche]	Spezifität [95 % Vertrauensbereiche]	Abbildungsfähigkeit [95 % Vertrauensbereiche]
EyeArt-System ohne Weitung	95,5 % [92,4 % - 98,5 %]	86,0 % [83,7 % - 88,4 %]	87,5 % [85,4 % - 89,7 %]
EyeArt-System mit Weitung, wenn nicht steigerbar	95,5 % [92,6 % - 98,4 %]	86,5 % [84,3 % - 88,7 %]	97,4 % [96,4 % - 98,5 %]

„Diese Studie ist signifikant, da sie zeigt, dass dieses AI-System ziemlich genau das Vorhandensein einer referenzierbaren diabetischen Retinopathie mit Hilfe einer sehr exakten Methode bestimmt, die die AI-Ergebnisse mit denen von Fotos verglich, die von erfahrenen Bewertungsexperten für diabetische Retinopathie ausgelesen wurden“, sagte Dr. Jennifer Lim, eine Forschungsmitarbeiterin in der EyeArt-Schlüsselstudie. „In dieser prospektiven multizentrischen Studie haben wir die Machbarkeit und Anwendbarkeit dieses Systems für das Screening nach referenzierbarer diabetischer Retinopathie nachgewiesen. Dies verspricht ein vielversprechendes Screening von Millionen von Diabetikern auf referenzierbare diabetische Retinopathie, um die vom Sehverlust bedrohten Personen zu identifizieren und sie für eine schnelle Behandlung durch Augenärzte zu überweisen!“ Dr. Lim fuhr fort: „Die hohe Empfindlichkeit und Spezifität des EyeArt-Systems zeigt, dass es ein DR-Screening vor Ort ermöglichen kann und dass es ein sicherer Weg ist, Patienten mit DR zu identifizieren, die eine Überweisung in die Ophthalmologie benötigen.“

„Der Abschluss dieser prospektiven Schlüsselstudie von EyeArt ist ein aufregender Schritt für Eyenuk, und diese Studie bestätigt erneut die außergewöhnliche diagnostische Empfindlichkeit und Spezifität des EyeArt-Systems, ohne dass eine Weitung erforderlich ist“, sagte Kaushal Solanki, PhD, Gründer und CEO von Eyenuk. „Heute bin ich stolz darauf, sagen zu können, dass die künstliche Intelligenz ihr Versprechen hält und einen erheblichen und bedeutsamen Einfluss auf das Leben der Patienten weltweit ausüben kann. Regelmäßige und qualitativ hochwertige Augenscreenings können bald für Hunderte von Millionen Menschen, die mit Diabetes leben, zugänglich und erschwinglich sein, was für viele von ihnen zur Erhaltung des Sehvermögens führt.“

Eyenuk wird sein EyeArt AI Eye Screening System am Stand Nr. 1637 in der ARVO Ausstellungshalle im Vancouver Convention Centre präsentieren.

Über das EyeArt® AI Eye Screening System

Das EyeArt AI Eye Screening System ist die am ausführlichsten validierte KI-Technologie für die autonome Erkennung von DR, die in der Praxis bei mehr als einer halben Million Patientenbesuchen weltweit getestet wurde, wobei über zwei Millionen Bilder in realen klinischen Umgebungen gesammelt wurden. Das EyeArt-System wurde mit Mitteln des US National Institutes of Health (NIH) entwickelt und vom britischen National Health Service (NHS) validiert. Das EyeArt-System hat eine CE-Kennzeichnung in der EU und eine Health Canada-Lizenz. In den USA ist das EyeArt-System durch Bundesgesetze auf den Einsatz zu Forschungszwecken beschränkt.

VIDEO: Erfahren Sie mehr über das EyeArt AI Eye Screening System für diabetische Retinopathie

Informationen über diabetische Retinopathie (DR)

DR ist eine Folgeerscheinung von Diabetes und entsteht durch Schäden in den Blutgefäßen der Netzhaut, des lichtempfindlichen Gewebes auf der Rückseite des Auges (Retina). Es handelt sich um eine schleichend fortschreitende Krankheit, die zunächst keine Symptome oder nur leichte Sehstörungen verursachen kann. Letztendlich kann sie zu Erblindung führen. Die Erkrankung kann sich bei jedem entwickeln, der an Typ-1 oder Typ-2-Diabetes leidet.³ Es wird geschätzt, dass ein Drittel aller Patienten mit Diabetes eine DR entwickeln wird,⁴ was sie zur Hauptursache für Sehverlust bei Erwachsenen im erwerbsfähigen Alter macht.⁵

Während das DR-Screening für alle diabetischen Patienten empfohlen wird, wird weniger als die Hälfte jährlich untersucht¹, selbst in den entwickelten Ländern. Da in den USA die Zahl der Diabetes-Patienten um den Faktor 1.600 zu 1 die Zahl der Augenärzte übersteigt,⁶ gibt es einfach nicht genügend Augenärzte, um den Bedarf an DR-Screenings für die wachsende Zahl der Diabetiker zu decken. Selbst für diejenigen, die ihr jährliches Screening erhalten, können die Wartezeiten für das DR-Screening in der Ophthalmologie Wochen oder sogar Monate betragen.

Über Eyenuk Inc.

Eyenuk, Inc. ist ein weltweit tätiges Unternehmen für Medizintechnik und medizinische Dienstleistungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI, engl. Artificial Intelligence (AI)) und Marktführer im Hinblick auf die Anwendung des AI Eye Screenings™ zur automatischen Erkennung von Krankheiten unter authentischen Bedingungen sowie von AI Predictive Biomarkers™ zur Risikobeurteilung und Krankheitsüberwachung. Eyenuk hat es sich zum Ziel gesetzt, jedes Auge weltweit zu untersuchen, um eine rechtzeitige Diagnose lebens- und visusbedrohender Krankheiten zu gewährleisten. Zu diesen zählen unter anderem diabetische Retinopathie, Glaukom, altersbedingte Makuladegeneration, Schlaganfallrisiko, Risiko kardiovaskulärer Erkrankungen und Alzheimer.

EyeArt ist ein eingetragenes Warenzeichen von Eyenuk, Inc.

http://bit.ly/2vqwHNf

¹ International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas, Sechste Ausgabe, Brüssel, Belgien. 2015.
² Early Treatment Diabetic Retinopathy Study Research Group Fundus photographic risk factors for progression of diabetic retinopathy. ETDRS-Bericht Nummer 12. 1991, Ophthalmology 98(5 Suppl):823–833.
³ https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/diabetic-retinopathy/symptoms-causes/syc-20371611
⁴ Yau JW, Rogers SL, Kawasaki R, et al. Global prevalence and major risk factors of diabetic retinopathy. Diabetes Care. 2012;35:556-64. doi: 10.2337/dc11-1909
⁵ Prokofyeva E, Zrenner E. Epidemiology of major eye diseases leading to blindness in Europe: a literature review. Ophthalmic Research. 2012;47:171-188. doi: 10.1159/000329603
⁶ http://www.icoph.org/ophthalmologists-worldwide.html and https://www.cdc.gov/diabetes/pdfs/data/statistics/national-diabetes-statistics-report.pdf

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