芝加哥——一项关于家庭监测新生血管性黄斑变性（AMD）的人工智能（AI）研究显示，每年每位患者可能节省3200美元，同时提高治疗精度。新泽西州泰内克NJRetina的Paul Hahn医学博士在眼科协会（AAO）会议上报告称，在回顾随机选择的家庭光学相干断层扫描（OCT）图像后，视网膜专家小组在43%的病例中不会在预定的治疗日进行治疗。当15位专家审查同一图像时，有9位（60%）表示他们不会在实际治疗当天进行治疗。
在超过一半的病例中，专家建议更早进行治疗，而在150个病例中，只有1例视网膜专家认为推荐的治疗时间与实际治疗时间一致。Hahn在伴随海报展示的录音中说：“这些结果表明，家庭OCT可以在可能的情况下减少治疗需求，同时在早期疾病复发时确保及时治疗，从而可能保护患者的视力。”
“然后我们尝试估计这些决策变化，如果推广到更广泛的新生血管性AMD人群中，会对患者、护理人员和整个医疗系统产生什么影响。”他补充道：“我们发现，通过减少患者和护理人员的生产力损失及其频繁和长时间的门诊访问，家庭OCT优化的访问计划每年在美国可节省高达2.5亿美元的生产力损失。我们还发现，通过家庭OCT监测优化治疗，每年可为美国医疗系统节省高达35亿美元的直接医疗费用，包括药物和诊所程序。”
成本、准确性和接受度的担忧
这项分析似乎解决了2023年AAO会议上提出的一些担忧，这些担忧涉及家庭OCT的准确性和接受度以及家庭设备可能增加的成本。今年早些时候，FDA批准了第一个专为家庭使用设计的OCT设备——Notal Vision的SCANLY Home OCT设备。正如Hahn所述，家庭OCT允许患者在家中获取以前只能在眼科医生办公室获得的OCT图像。结合AI分析，扫描仪生成大量数据供审查。
“我们进行这项研究的动机是看看近日常在家获取的OCT图像是否改变了与标准护理办公室OCT图像相比的决策。”Hahn说，“如果是这样，我们希望估计这种新技术对OCT患者监测的临床和社会经济影响。”该分析包括29名患者在129个月累计时间内获取的60个时间段的OCT数据。每个时间段的长度从30天到62天不等。15位参与的视网膜专家分别审查了10个时间段（一个共同的时间段和九个随机选择的时间段）。
关键结果指标是在家庭OCT基础上的决策与实际治疗决策不同的次数。此外，当视网膜专家建议比实际发生的治疗更早时，时间差异超过一周的情况有多频繁？在分析中包含的150个时间段中有60个（43%），视网膜专家在实际治疗当天不会进行治疗，这意味着治疗是不必要的。在57%的病例中，家庭OCT图像导致视网膜专家建议更早进行治疗。在三分之一的病例中，他们建议的治疗时间比实际治疗提前7天或更多。平均而言，早期治疗比实际治疗提前9.6天（范围为1到40天）。基于家庭OCT数据的治疗建议在150个案例中只有33个（22%）与实际治疗时间相差不超过7天。
“虽然我预计家庭OCT数据会对决策产生一些影响，但其程度确实令人惊讶。”Hahn说。鉴于临床医生通过家庭OCT可以获得30倍更多的数据，“这种影响是有道理的。”他补充道。
通过统计建模，研究人员试图确定家庭OCT的潜在成本节约。假设就诊次数减少32.5%，110万名新生血管性AMD患者每年可节省2.5亿美元，包括生产力损失和较低的支出。分析考虑了患者准备、旅行时间、等待、实际治疗和恢复等因素。使用相同的假设，即就诊次数减少、患者总数和每位患者的直接护理成本为9,898美元，Hahn和他的同事们发现，使用家庭OCT每年每位患者可节省3,214美元，累计节省35亿美元。
关键试验的首次报告
尽管Notal Vision设备已经可用，但支持批准的关键试验数据尚未公布。田纳西州纳什维尔Tennessee Retina的Eric Schneider医学博士在另一场AAO演讲中表示，该研究有两个部分：可视化研究和AI研究。
可视化研究旨在确定患者是否能够在家中充分进行OCT成像，以及家庭OCT和办公室OCT在检测总视网膜低反射空间方面的一致性，后者包括视网膜状态的关键生物标志物。该研究涉及185名患者，显示出阳性预测一致性为0.86，阴性预测一致性为0.87，达到了预设的80%以上的一致性终点。可视化部分还显示，96.1%的患者能够设置和使用家庭OCT设备。他们每周平均进行5.9次扫描，每次扫描平均时间为48秒。
AI部分评估了家庭和办公室OCT的重复性，涉及336名患者。患者使用两种不同的扫描设备进行多次家庭OCT扫描，并进行AI分级。此外，每位患者还进行了单次办公室OCT评估，由多名独立分级者审查。结果显示，家庭OCT的变异度较低（11.1% vs 16.4%）。比较两种成像和分级过程显示了一致性很高。
“患者在家自我成像的成功率和依从性很高。”Schneider总结道。“家庭OCT与办公室OCT在可视化总视网膜低反射空间方面的比较达到了预设的一致性终点。AI估计的低反射空间和人类分级者之间的比较显示了良好的精确度和一致性。”“整体系统性能达到了获得FDA首次营销授权的高安全性和有效性标准。”他指出。
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