Dies ist das zweite Feature in einer sechsteiligen Serie, die untersucht, wie KI die medizinische Forschung und Behandlung verändert.
Terry Quinn war erst im Teenageralter, als bei ihm Diabetes diagnostiziert wurde.
In gewisser Weise rebellierte er gegen das Etikett und häufige Tests und wollte sich nicht anders fühlen.
Seine größte Angst war, eines Tages seinen Fuß amputieren zu lassen.
Visionsverlust, eine weitere mögliche Komplikation von Diabetes, war nicht wirklich auf seinem Radar.
Ich hätte nie gedacht, dass ich den Blick verliere, sagt Quinn, der in West Yorkshire lebt.
Aber eines Tages bemerkte er Blutungen in seinem Auge.
Ärzte erzählten ihm, er habe eine diabetische Retinopathie: Diabetesbedingte Schäden an den Blutgefäßen in den Netzhaut.
Dies erforderte Laserbehandlungen und dann Injektionen.
Schließlich waren die Behandlungen genug, um die Verschlechterung seines Sehvermögens zu verhindern.
Er würde seine Schulter verletzen, wenn er in Laternenpfosten ginge.
Er konnte seine Söhne nicht ausmalen.
Und er musste das Fahren aufgeben.
Ich fühlte mich erbärmlich.
Ich fühlte mich wie ein Schatten eines Mannes, der nichts tun konnte, erinnert er sich.
Eine Sache, die ihm half, aus seiner Verzweiflung herauszuklettern, war die Unterstützung der Guide Dogs for the Blind Association, die ihn mit einem schwarzen Labrador namens Spencer verband.
Er hat mir das Leben gerettet, sagt Quinn, der jetzt eine Spendenaktion für Guide Dogs ist.
In Großbritannien lädt das NHS alle ein bis zwei Jahre Patienten zum Diabetiker-Augenscreening ein.
US-Richtlinien sind, dass jeder Erwachsene mit Typ-2-Diabetes sollte bei der Diagnose von Diabetes überprüft werden, und dann jährlich, wenn es keine Probleme gibt.
Doch für viele Menschen geschieht das in der Praxis nicht.
Es gibt sehr klare Beweise dafür, dass Screening Sehverlust verhindert, sagt Roomasa Channa, ein Netzhautspezialist an der University of Wisconsin-Madison in den USA.
In den USA sind die Hindernisse Kosten, Kommunikation und Bequemlichkeit.
Dr. Channa ist der Ansicht, dass es den Patienten helfen würde, die Tests leichter zugänglich zu machen.
Zum Screening für diabetische Retinopathie Gesundheit Fachleute machen Bilder von der hinteren Innenwand des Auges, bekannt als der Fundus.
Derzeit ist die Interpretation von Fundusbildern manuell eine Menge repetitiver Arbeit, sagt Dr. Channa.
Aber einige denken, dass künstliche Intelligenz (KI) könnte den Prozess beschleunigen und es billiger machen.
Die diabetische Retinopathie entwickelt sich in ziemlich klaren Stadien, was bedeutet, dass KI trainiert werden kann, um sie aufzunehmen.
In einigen Fällen könnte KI entscheiden, ob eine Überweisung an einen Augenspezialisten erforderlich ist, oder gemeinsam mit menschlichen Bildgradern arbeiten.
Ein solches System wurde von dem in Portugal ansässigen Gesundheitstechnologieunternehmen Retmarker entwickelt.
Sein System identifiziert Fundusbilder, die problematisch sein könnten, und schickt sie an einen menschlichen Experten zur weiteren Untersuchung.
Normalerweise nutzen wir es mehr als Support-Tool, um dem Menschen Informationen zu geben, um eine Entscheidung zu treffen, sagt Joo Diogo Ramos, Retmarkers Chief Executive.
Er glaubt, dass die Angst vor Veränderungen die Aufnahme von KI-powered Diagnose-Tools wie diesem begrenzt.
Unabhängige Studien haben ergeben, dass Systeme wie Retmarker Screening und Eyenuks EyeArt akzeptable Sensitivitäts- und Spezifitätsraten aufweisen.
Sensitivität ist, wie gut ein Test beim Nachweis von Krankheiten ist, während Spezifität ist, wie gut es beim Nachweis der Abwesenheit von Krankheiten ist.
Im Allgemeinen könnte eine sehr hohe Empfindlichkeit mit mehr falschen Positiven verbunden werden.
Falsche Positive verursachen sowohl Angst als auch Kosten, da sie zu unnötigen Fachbesuchen führen.
Im Allgemeinen können Bilder schlechter Qualität zu falschen Positiven in KI-Systemen führen.
Google Health-Forscher haben die Schwächen eines KI-Systems untersucht, das sie entwickelt haben, um eine diabetische Retinopathie zu erkennen.
Es hat sich im Vergleich zu hypothetischen Szenarien in Thailand sehr unterschiedlich entwickelt.
Ein Problem ist, dass der Algorithmus makellose Fundusbilder benötigte.
Dies war ein weit entfernter Schrei von den Realitäten von gelegentlich schmutzigen Linsen, unberechenbaren Beleuchtung, und Kamera-Bediener mit unterschiedlichen Niveaus des Trainings.
Forscher sagen, dass sie Lehren daraus gezogen haben, wie wichtig es ist, mit besseren Daten zu arbeiten und eine breite Palette von Menschen zu konsultieren.
Google ist zuversichtlich genug in seinem Modell, dass im Oktober, Das Unternehmen kündigte an, dass es Lizenzierung an Partner in Thailand und Indien.
Google sagte auch, dass es mit dem thailändischen Ministerium für öffentliche Gesundheit, um die Kosteneffizienz des Tools zu bewerten.
Kosten sind ein sehr wichtiger Aspekt der neuen Technologie.
Herr Ramos sagt, dass der Service von Retmarker etwa 5 pro Screening kosten könnte, allerdings mit Variationen nach Volumen und Standort.
In den USA werden die medizinischen Abrechnungscodes deutlich höher gesetzt.
In Singapur verglichen Daniel S W Ting und Kollegen die Kosten von drei Modellen des diabetischen Retinopathie-Screenings.
Die teuerste war die menschliche Einschätzung.
Die vollständige Automatisierung war jedoch nicht die billigste, denn sie hatte mehr falsche Positive.
Das bezahlbarste war ein Hybridmodell, bei dem die erste Filterung der Ergebnisse von KI durchgeführt wurde, bevor der Mensch übernahm.
Dieses Modell wurde nun in die nationale IT-Plattform Singapore Health Services integriert und wird 2025 live gehen.
Allerdings ist Prof. Ting der Ansicht, dass Singapur Kosteneinsparungen erzielen konnte, da es bereits über eine robuste Infrastruktur für diabetische Retinopathie-Screening verfügte.
Die Kostenwirksamkeit dürfte also sehr unterschiedlich sein.
Bilal Mateen, Chief AI Officer bei der Gesundheits-NGO PATH, sagt, dass die Kostenwirksamkeitsdaten rund um KI-Tools zur Erhaltung des Sehvermögens in reichen Ländern wie dem Vereinigten Königreich oder einigen Ländern mit mittlerem Einkommen wie China ziemlich stark waren.
Aber das ist nicht der Fall für den Rest der Welt.
Mit den schnellen Fortschritten in dem, was KI tun kann, müssen wir immer weniger fragen, ob es möglich ist, aber immer mehr, ob für alle gebaut wurden oder nur die wenigen Privilegierten.
Wir brauchen mehr als nur Wirksamkeitsdaten für eine effektive Entscheidungsfindung, fordert Dr. Mateen.
Dr. Channa weist auf die gesundheitliche Gerechtigkeitslücke auch innerhalb der USA hin, die sie hofft, dass diese Technologie helfen kann, zu überbrücken.
Wir müssen es auf Orte erweitern, die noch eingeschränkter Zugang zu Augenpflege haben.
Sie betont auch, dass ältere Menschen und Menschen mit Sehstörungen Augenärzte sehen sollten, und die Bequemlichkeit von KI für den routinemäßigen Nachweis von diabetischen Augenerkrankungen sollte nicht die Aufmerksamkeit auf alle anderen Augenerkrankungen abschrecken.
Andere Augenerkrankungen, wie Myopie und Glaukom, haben sich für KI-Algorithmen schwieriger zu erkennen erwiesen.
Aber selbst mit diesen Vorbehalten ist die Technologie sehr spannend, sagt Dr. Channa.
Ich würde gerne alle unsere Patienten mit Diabetes rechtzeitig abschirmen sehen.
Und ich denke, angesichts der Belastung durch Diabetes, ist dies eine wirklich potenziell große Lösung.
In Yorkshire hofft Mr. Quinn, dass die neue Technologie startet.
Wenn KI zum früheren Nachweis seiner diabetischen Retinopathie existiert hätte, hätte Id sie mit beiden Händen ergriffen.