Artificial Intelligence algorithms for diagnosis and staging of Retinopathy of Prematurity: A systematic review and meta-analysis
Creators: name: Νικολαΐδου, Άννα Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Τεχνητή νοημοσύνη
Οφθαλμολογία
Αμφιβληστροειδοπάθεια της Προωρότητας
Artificial Intelligence
Ophthalmology
Retinopathy of Prematurity

description: Background Retinopathy of Prematurity (ROP) occurs in preterm infants and can lead to childhood blindness. Diagnosis requires expertise and timely screening is often unavailable. Artificial Intelligence (AI) algorithms have been proposed as a promising solution for ROP detection. Purpose The objective of this systematic review and meta-analysis is to evaluate artificial intelligence algorithms that diagnose and stage ROP. Methods A literature review of two peer-reviewed databases and one grey literature database was undertaken in December 2022. We included diagnostic accuracy studies in English reporting the metrics of Accuracy, Sensitivity, Specificity and Area Under the Curve (AUC) of algorithms using fundus images for ROP identification and staging. The tool used to evaluate the risk of bias was PROBAST (Prediction model Risk Of Bias Assessment Tool). Meta-analysis was conducted for ROP identification studies. Results Eleven studies were included in the systematic review and eight studies in the meta-analysis. All studies used deep learning algorithms with different structures. Accuracy for ROP identification varied, ranging from 0.99 to 0.92 while accuracy for ROP staging a minimum of 0.76 and a maximum of 0.98 were reported. The pooled estimate of sensitivity was equal to 96% (95%CI 92.6%-97.8%), while the respective value concerning specificity was 98.2% (95%CI 96.8%-99.0%) for ROP identification. Most of the studies lacked bias control for participants’ selection, to allow clinical setting applicability. Conclusions Our research demonstrates that AI algorithms have a critical role to play in accurately diagnosing and grading ROP with high accuracy. ROP screening can be enhanced by the application of AI but requires special attention regarding bias and real-world implementation.
description: Εισαγωγή Η αμφιβληστροειδοπάθεια της προωρότητας (ΑτΠ) εμφανίζεται σε πρόωρα βρέφη και μπορεί να οδηγήσει στην παιδική ηλικία ακόμα και σε τύφλωση. Η διάγνωση απαιτεί εμπειρία και γνώση ενώ ο έγκαιρος έλεγχος συχνά δεν είναι διαθέσιμος. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης έχουν προταθεί ως μια πολλά υποσχόμενη λύση για την ανίχνευση ΑτΠ. Σκοπός Ο στόχος αυτής της συστηματικής ανασκόπησης και μετα-ανάλυσης είναι να αξιολογήσει αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης που διαγιγνώσκουν και σταδιοποιούν την ΑτΠ με τη χρήση εικόνων βυθού. Μέθοδοι Πραγματοποιήθηκε βιβλιογραφική ανασκόπηση δύο βάσεων δεδομένων (Pubmed &amp; Scopus) και μίας βάσης δεδομένων γκρίζας βιβλιογραφίας τον Δεκέμβριο του 2022. Συμπεριλήφθηκαν μελέτες διαγνωστικής ακρίβειας στην αγγλική γλώσσα που καταγράφουν την ακρίβεια, ευαισθησία, ειδικότητα και την περιοχή κάτωθι της καμπύλης (ΠΚΚ), των αλγορίθμων που χρησιμοποιούν εικόνες βυθού για αναγνώριση και σταδιοποίηση ΑτΠ. Το εργαλείο που χρησιμοποιήθηκε για την αξιολόγηση του κινδύνου μεροληψίας ήταν το PROBAST (Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool). Διεξήχθη μετα-ανάλυση διαγνωστικής ακρίβειας για μελέτες ταυτοποίησης ΑτΠ. Αποτελέσματα Έντεκα μελέτες συμπεριλήφθηκαν στη συστηματική ανασκόπηση και οκτώ μελέτες στη μετα-ανάλυση. Όλες οι μελέτες χρησιμοποίησαν αλγόριθμους βαθιάς μάθησης με διαφορετικές δομές. Η ακρίβεια για την αναγνώριση ΑτΠ κυμαινόταν από 0,92 έως 0,99, ενώ η ακρίβεια για τη σταδιοποίηση ΑτΠ είχε ελάχιστη τιμή 0,76 και μέγιστη 0,98. Η συνολική εκτίμηση της ευαισθησίας ήταν ίση με 96%(95%ΔΕ 92,6%-97,8%), ενώ η αντίστοιχη τιμή σχετικά με την ειδικότητα ήταν 98,2%(95%ΔΕ 96,8%-99,0%) για ταυτοποίηση ΑτΠ. Η πλειοψηφία των μελετών δεν διέθετε έλεγχο μεροληψίας για την επιλογή των συμμετεχόντων. Συμπεράσματα Η έρευνά μας αποδεικνύει ότι οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης κατέχουν κρίσιμο ρόλο στη διάγνωση και σταδιοποίηση ΑτΠ με υψηλή ακρίβεια. Ο έλεγχος ΑτΠ μπορεί να βελτιωθεί με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά απαιτεί ιδιαίτερη προσοχή όσον αφορά την εφαρμογή στην κλινική πράξη.