Eyenuks AI Eye Screening-System für diabetische Retinopathie zeigt außergewöhnliche Leistung in einer prospektiven, multizentrischen, klinischen Schlüsselstudie.

Eyenuk,
Inc., ein weltweit tätiges Unternehmen für Medizintechnik und
medizinische Dienstleistungen im Bereich der künstlichen Intelligenz
(KI, engl. Artificial Intelligence (AI)) und Marktführer bei Anwendungen
für AI Eye Screening™ unter authentischen Bedingungen, gab heute die
Ergebnisse seiner bahnbrechenden prospektiven, multizentrischen,
klinischen Schlüsselstudie zur Validierung des EyeArt®
AI Eye Screening Systems für den autonomen Nachweis der diabetischen
Retinopathie (DR) bekannt, einer Erblindungskrankheit, die Schätzungen
zufolge bis zum Jahr 2030 rund 191 Millionen Menschen weltweit betreffen
soll¹. Die Ergebnisse wurden auf der „ARVO
Imaging in the Eye Conference“ von Jennifer Lim, MD und Marion H.
Schenk Esq. Chair und Professor für Augenheilkunde und Director des
Retina Service an der University of Illinois in Chicago, vorgestellt.

Das EyeArt AI Eye Screening System macht ein klinisches DR-Screening in
Echtzeit für jeden Arzt möglich und ermöglicht eine schnelle und genaue
Identifizierung von Patienten mit referenzierbarer DR während des
regelmäßigen Arztbesuchs eines diabetischen Patienten. Nachdem die
Netzhautbilder des Patienten aufgenommen und an das EyeArt-System
übermittelt wurden, stehen die DR-Screening-Ergebnisse in weniger als 60
Sekunden zur Ansicht und zum Export in einen PDF-Bericht zur Verfügung.
Das EyeArt-System kann Augenärzte davon befreien, sich auf eine
sehkrafterhaltende Behandlung zu konzentrieren, anstatt auf ein
DR-Screening.

Zu den wichtigsten Aspekten dieser prospektiven, multizentrischen,
klinischen Schlüsselstudie (NCT03112005)
gehören:

• 942 Probanden eingeschrieben an 15 Zentren, darunter Primärversorgung,
  Endokrinologie, Augenheilkunde und Netzhaut-Spezialkliniken.
• Die Bewertung der ungeweiteten 2-Feld-Aufnahmen durch das EyeArt AI
  System wurde mit einem umfassenden klinischen Referenzstandard
  verglichen, der eine zugesprochene Bewertung von vier geweiteten
  Weitfeld-Stereobildern auf der ETDRS-Schwereskala² umfasst.
  Die Einstufung wurde vom Wisconsin Fundus Photograph Reading Center
  durchgeführt.
• Mehrere Netzhaut-Kameramodelle wurden einbezogen und mit dem EyeArt AI
  Eye Screening System ausgewertet.
• Staatlich geprüfte Augenärzte (in einer Teilgruppe von Standorten)
  führten unabhängig voneinander eine erweiterte Ophthalmoskopie durch,
  die heute die am häufigsten verwendete Methode für das DR-Screening
  ist.

Die Studienergebnisse zeigen, dass alle vorher festgelegten primären
Endpunkte mit p<0,0001 erreicht wurden. Die wichtigsten Ergebnisse der
Schlüsselstudie sind in der folgenden Tabelle aufgeführt (Details
hier):

„Diese Studie ist signifikant, da sie zeigt, dass dieses AI-System
ziemlich genau das Vorhandensein einer referenzierbaren diabetischen
Retinopathie mit Hilfe einer sehr exakten Methode bestimmt, die die
AI-Ergebnisse mit denen von Fotos verglich, die von erfahrenen
Bewertungsexperten für diabetische Retinopathie ausgelesen wurden“,
sagte Dr. Jennifer Lim, eine Forschungsmitarbeiterin in der
EyeArt-Schlüsselstudie. „In dieser prospektiven multizentrischen Studie
haben wir die Machbarkeit und Anwendbarkeit dieses Systems für das
Screening nach referenzierbarer diabetischer Retinopathie nachgewiesen.
Dies verspricht ein vielversprechendes Screening von Millionen von
Diabetikern auf referenzierbare diabetische Retinopathie, um die vom
Sehverlust bedrohten Personen zu identifizieren und sie für eine
schnelle Behandlung durch Augenärzte zu überweisen!“ Dr. Lim fuhr fort:
„Die hohe Empfindlichkeit und Spezifität des EyeArt-Systems zeigt, dass
es ein DR-Screening vor Ort ermöglichen kann und dass es ein sicherer
Weg ist, Patienten mit DR zu identifizieren, die eine Überweisung in die
Ophthalmologie benötigen.“

„Der Abschluss dieser prospektiven Schlüsselstudie von EyeArt ist ein
aufregender Schritt für Eyenuk, und diese Studie bestätigt erneut die
außergewöhnliche diagnostische Empfindlichkeit und Spezifität des
EyeArt-Systems, ohne dass eine Weitung erforderlich ist“, sagte Kaushal
Solanki, PhD, Gründer und CEO von Eyenuk. „Heute bin ich stolz darauf,
sagen zu können, dass die künstliche Intelligenz ihr Versprechen hält
und einen erheblichen und bedeutsamen Einfluss auf das Leben der
Patienten weltweit ausüben kann. Regelmäßige und qualitativ hochwertige
Augenscreenings können bald für Hunderte von Millionen Menschen, die mit
Diabetes leben, zugänglich und erschwinglich sein, was für viele von
ihnen zur Erhaltung des Sehvermögens führt.“

Eyenuk wird sein EyeArt AI Eye Screening System am Stand Nr. 1637 in der
ARVO Ausstellungshalle im Vancouver Convention Centre präsentieren.

Über das EyeArt® AI Eye Screening System

Das EyeArt AI Eye Screening System ist die am ausführlichsten validierte
KI-Technologie für die autonome Erkennung von DR, die in der Praxis bei
mehr als einer halben Million Patientenbesuchen weltweit getestet wurde,
wobei über zwei Millionen Bilder in realen klinischen Umgebungen
gesammelt wurden. Das EyeArt-System wurde mit Mitteln des US National
Institutes of Health (NIH) entwickelt und vom britischen National Health
Service (NHS) validiert. Das EyeArt-System hat eine CE-Kennzeichnung in
der EU und eine Health Canada-Lizenz. In den USA ist das EyeArt-System
durch Bundesgesetze auf den Einsatz zu Forschungszwecken beschränkt.

VIDEO:
Erfahren Sie mehr über das EyeArt AI Eye Screening System für
diabetische Retinopathie

Informationen über diabetische Retinopathie (DR)

DR ist eine Folgeerscheinung von Diabetes und entsteht durch Schäden in
den Blutgefäßen der Netzhaut, des lichtempfindlichen Gewebes auf der
Rückseite des Auges (Retina). Es handelt sich um eine schleichend
fortschreitende Krankheit, die zunächst keine Symptome oder nur leichte
Sehstörungen verursachen kann. Letztendlich kann sie zu Erblindung
führen. Die Erkrankung kann sich bei jedem entwickeln, der an Typ-1 oder
Typ-2-Diabetes leidet.³ Es wird geschätzt, dass ein Drittel
aller Patienten mit Diabetes eine DR entwickeln wird,⁴ was
sie zur Hauptursache für Sehverlust bei Erwachsenen im erwerbsfähigen
Alter macht.⁵

Während das DR-Screening für alle diabetischen Patienten empfohlen wird,
wird weniger als die Hälfte jährlich untersucht¹, selbst in
den entwickelten Ländern. Da in den USA die Zahl der Diabetes-Patienten
um den Faktor 1.600 zu 1 die Zahl der Augenärzte übersteigt,⁶
gibt es einfach nicht genügend Augenärzte, um den Bedarf an
DR-Screenings für die wachsende Zahl der Diabetiker zu decken. Selbst
für diejenigen, die ihr jährliches Screening erhalten, können die
Wartezeiten für das DR-Screening in der Ophthalmologie Wochen oder sogar
Monate betragen.

Über Eyenuk Inc.

Eyenuk, Inc. ist ein weltweit tätiges Unternehmen für Medizintechnik und
medizinische Dienstleistungen im Bereich der künstlichen Intelligenz
(KI, engl. Artificial Intelligence (AI)) und Marktführer im Hinblick auf
die Anwendung des AI Eye Screenings™ zur automatischen Erkennung von
Krankheiten unter authentischen Bedingungen sowie von AI Predictive
Biomarkers™ zur Risikobeurteilung und Krankheitsüberwachung. Eyenuk hat
es sich zum Ziel gesetzt, jedes Auge weltweit zu untersuchen, um eine
rechtzeitige Diagnose lebens- und visusbedrohender Krankheiten zu
gewährleisten. Zu diesen zählen unter anderem diabetische Retinopathie,
Glaukom, altersbedingte Makuladegeneration, Schlaganfallrisiko, Risiko
kardiovaskulärer Erkrankungen und Alzheimer.

EyeArt ist ein eingetragenes Warenzeichen von Eyenuk, Inc.

http://bit.ly/2vqwHNf

¹ International Diabetes Federation. IDF
Diabetes Atlas, Sechste Ausgabe, Brüssel, Belgien. 2015.
²
Early Treatment Diabetic Retinopathy Study Research Group Fundus
photographic risk factors for progression of diabetic retinopathy.
ETDRS-Bericht Nummer 12. 1991, Ophthalmology 98(5 Suppl):823–833.
³https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/diabetic-retinopathy/symptoms-causes/syc-20371611
⁴
Yau JW, Rogers SL, Kawasaki R, et al. Global
prevalence and major risk factors of diabetic retinopathy. Diabetes
Care. 2012;35:556-64. doi: 10.2337/dc11-1909
⁵
Prokofyeva E, Zrenner E. Epidemiology
of major eye diseases leading to blindness in Europe: a literature review. Ophthalmic
Research. 2012;47:171-188. doi: 10.1159/000329603
⁶http://www.icoph.org/ophthalmologists-worldwide.html
and https://www.cdc.gov/diabetes/pdfs/data/statistics/national-diabetes-statistics-report.pdf

Die Ausgangssprache, in der der Originaltext veröffentlicht wird, ist
die offizielle und autorisierte Version. Übersetzungen werden zur
besseren Verständigung mitgeliefert. Nur die Sprachversion, die im
Original veröffentlicht wurde, ist rechtsgültig. Gleichen Sie deshalb
Übersetzungen mit der originalen Sprachversion der Veröffentlichung ab.

Originalversion auf businesswire.com ansehen: https://www.businesswire.com/news/home/20190430006294/de/