LancetDigitalHealth, Stop TB Partnership tarafından yürütülen ve yapay zekanın (AI) tüberküloz (TB) teşhisinde deneyimli insan radyologlarından çok daha iyi performans gösterdiğini gösteren çığır açan yeni çalışmayı yayınladı.

Bilgisayar destekli algılama (CAD) ürünleri, X-ışını görüntülerini okumak ve tanısal karar verme sürecini bilgilendirmede TB ile ilgili işaretlerin mevcut olma olasılığını tahmin etmek için yapay zeka (AI )kullanmaktadır.

Teoride ve giderek pratikte, AI, TB vaka tespitini hızlandırmak ve TB programlarını modernize etmek için mevcut insan kaynakları ile sinerji içinde kullanılabilir. Bu bağımsız değerlendirme çalışmasında, değerlendirilen tüm yapay zeka ürünlerinin deneyimli radyologlardan daha iyi performans gösterdiğini ortaya konuldu. Tüm ürünler, %90'ın üzerindeki yüksek hassasiyeti korurken, gerekli takip eden teşhis testlerinin sayısını yarıya indirmeyi başardı.

Devam eden testlerin sayısı üçte iki oranında azaltılsa bile, tüm AI ürünleri %80'den fazla duyarlıydı. İki ürün, Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından bir TB triyaj testi için belirlenen %90 duyarlılık ve %70 özgüllük hedef ürün profilini de karşıladı. Bu nedenle AI, tespit edilen vaka sayısından önemli ölçüde ödün vermeden TB programlarının maliyetlerinin düşmesini sağlayabilir. Stop TB Partnership uzmanları tarafından yürütülen araştırma, piyasada bulunan beş Bilgisayar Destekli Algılama (CAD) ürününün en son sürümlerini titizlikle değerlendirdi. Değerlendirme, Dakka, Bangladeş'te işbirliği yapılan kurumlar tarafından yürütülen TB tarama kliniklerinden toplanan 23.954 göğüs röntgeninden oluşan harici bir veri kümesi üzerinde AI'yı test etti. AI'dan elde edilen okuma sonucu, bakteriyolojik referans standardı olan Xpert ile karşılaştırıldı. Bangladeş tarama programı, Stop TB Partnership'in TB REACH girişimi tarafından finanse edildi. Değerlendirme, CAD4TB (DelftImagingSystems, Hollanda), InferRead DR Chest (Infervision, Çin), JF CXR-1 (JF Healthcare, Çin), Lunit INSIGHT CXR (Lunit, Güney Kore) ve qXR'yi (Qure.ai, Hindistan) CAD ürünleri yapıldı .

Bu, Infervision ve JF Healthcare ürünlerinin hakemli literatürdeki ilk bağımsız değerlendirmesidir. Mart 2021'de, TB REACH tarafından üretilen kanıtlar, şimdi ilk kez TB triyaj ve taraması için CAD kullanılmasını öneren DSÖ politikasının güncellenmesine katkıda bulunmuştur. Bangladeş çalışmasında daha önce değerlendirilmeyen ürünlerin, güncellenmiş DSÖ politikasının gerektirdiği yüksek standartta performans gösterdiği bulundu. Bu, CAD ürünlerinin, özellikle radyologların az olduğu durumlarda, TB programları tarafından vaka tespit çabalarında devrim yaratma potansiyelini göstermektedir. TB REACH, yeni ürünler ve yazılımlar ortaya çıktıkça bununla da kalmayacak, kanıta dayalı uygulamayı teşvik etmek için geniş çevrimiçi göğüs röntgeni arşivini kullanarak bağımsız değerlendirmelerine öncülük etmeye devam ediyor.

Bu arada, Stop TB Partnership'in Dijital Sağlık Teknoloji Merkezi, AI dahil en yeni dijital araçları kullanmak isteyen uygulayıcıları desteklemek için çapraz ortaklık uzmanlığından yararlanıyor. Stop TB Ortaklığı İcra Direktörü Dr. LucicaDitiu, “Çok iyi” dedi. “Stop TB Ortaklığı, TB ile mücadelede çığır açan teknolojilerin ve yeniliklerin önünü açmaya devam ediyor. TB'yi sona erdirmek için ortak misyonumuzda, zihniyetlerimizi değiştirmeli ve onlara en çok ihtiyaç duyanlar için tüm yeni araçları ve rehberliği kullanmalıyız."