Diabetische retinopathie (DR) is een veelvoorkomende oorzaak van blindheid en slechtziendheid bij volwassenen in de leeftijd tussen de 30 en de 65 jaar. Bij langer bestaande diabetes (type 1 en 2) kan de prevalentie van retinopathie oplopen tot 35%.1  In dit onderzoek zijn 1616 type 2 diabetespatiënten gescreend op DRP met een softwareprogramma dat gebruik maakt van kunstmatige intelligentie (IDx-DR-EU-2.1).2
Is het gebruik van de IDx-DR-EU-2.1voldoende accuraat en veilig voor screening in de eerstelijnszorg? Dat was de centrale vraag in het onderzoek. De IDx-DR – een hybride deep learning–enhanced device – is een softwareprogramma dat gebruik maakt van kunstmatige intelligentie om beelden van het netvlies te analyseren via een speciale camera. Wanneer de beelden bruikbaar zijn, biedt de software de arts drie resultaten: zicht bedreigende DR [vt]DR, meer dan een milde vorm van DR [mtm]DR en mild of meer [mom]DR.
Methode
In totaal zijn 1616 mensen gescreend en onderverdeeld in deze drie groepen. De uitkomsten zijn vergeleken met de International Clinical Classification van DR, de referentiestandaard die is ontwikkeld door de Rotterdam Study groep.
Resultaten
De nauwkeurigheid van de IDx-DR-EU-2.1 afgezet tegen de referentiestandaard was voor [vt]DR 100% (95% CI 77.1–100)/97.8% (95% CI 96.8–98.5) en voor [mtm]DR 79.4% (95% CI 66.5–87.9)/93.8% (95% CI 92.1–94.9). Dit betekent dat deze methode voldoende accuraat en veilig is om in de eerstelijns praktijk toe te passen voor de opsporing van zowel [vt]DR als [mtm]DR.
Deep learning
Er zijn diverse diagnostische algoritmes commercieel beschikbaar voor de opsporing van DR. De IDx-DR-EU-2.1 maakt gebruik van de deep learning techniek. Het verschil met andere applicaties is dat de IDx-DR-EU-2.1 leasie gebaseerd is: de beelden worden niet slechts gekoppeld aan een diagnose, maar ook leasies en andere afwijkingen worden opgespoord. Hierdoor zijn al heel kleine verstoringen op te sporen die grote gevolgen kunnen hebben. Het is van groot belang de aandoening al in vroeg stadium te detecteren om erger te kunnen voorkomen.
Referenties
- Richtlijn diabetische retinopathie: https://richtlijnendatabase.nl/richtlijn/diabetische_retinopathie/startpagina_diabetische_retinopathie.html
- Bron: Frank D. Verbraak et al. Diagnostic Accuracy of a Device for the Automated Detection of Diabetic Retinopathy in a Primary Care Setting Diabetes Care 2019;42:651–656