AI-OCTシステムは糖尿病黄斑浮腫の偽陽性紹介を減らし感度を維持する

【背景】

糖尿病網膜症スクリーニングの現状は眼底写真が標準だが、糖尿病黄斑浮腫(DME)評価のための偽陽性紹介が多く、専門眼科に負担がかかっている。AI-OCTシステムの導入で不必要な紹介を減らせるか。

【結果】

AI-OCTシステムはDME検出において感度98.8%(95%CI, 94.5%-100.0%)、特異度90.7%(95%CI, 88.7%-92.4%)を示した。RCTでは、介入群の偽陽性DME紹介率は24.1%(95%CI, 14.6%-37.0%)で、対照群の69.1%(95%CI, 61.0%-76.1%)と比較して有意な減少を認め、非劣性基準を満たした。

【臨床へのインパクト】

糖尿病網膜症スクリーニングにおいて、AI-OCTシステムを二次スクリーニングツールとして導入することで、DMEの偽陽性紹介を大幅に削減できる可能性がある。これにより、専門眼科への負担軽減と患者の不必要な受診を減らし、効率的なDME診療フローの構築に貢献すると考えられる。

本記事は AI（Gemini）が PubMed 上の英語 Abstract を要約したものです。臨床判断には必ず原著をご確認ください。