A Clinician-Friendly Platform for Ophthalmic Image Analysis Without Technical Barriers

要約

人工知能（AI）は、医療イメージング診断において顕著な可能性を示していますが、現在のモデルは通常、さまざまな臨床センターに展開された場合に再訓練を必要とし、広範な採用を制限します。
再訓練/微調整または技術的な専門知識なしに眼疾患の診断を可能にする臨床医に優しいAIプラットフォームであるGlobereadyを紹介します。
Globereadyは、イメージングモダリティ全体で高い精度を達成します。11カテゴリのFundus Photo Datasetで93.9-98.5％、15カテゴリOCTデータセットで87.2-92.7％。
トレーニングフリーのローカルフィーチャの増強を通じて、センターと個体群間のドメインシフトに対処し、中国の5つのセンターで88.9％、ベトナムで86.3％、英国で90.2％の平均精度に達します。
組み込みの信頼性定量化可能な診断アプローチは、86.3％（49 CFPカテゴリ）および90.6％（OCTカテゴリ13）で分散症状を特定しながら、94.9-99.4％（眼底）および88.2-96.2％（OCT）に精度をさらに高めました。
複数の国の臨床医は、その使いやすさと臨床的関連性についてGlobereadyを高く評価していました（5分の4のうち4.6）。
これらの結果は、Globereadyの堅牢でスケーラブルな診断能力と、技術的な障壁なしで眼科ケアをサポートする可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Artificial intelligence (AI) shows remarkable potential in medical imaging diagnostics, but current models typically require retraining when deployed across different clinical centers, limiting their widespread adoption. We introduce GlobeReady, a clinician-friendly AI platform that enables ocular disease diagnosis without retraining/fine-tuning or technical expertise. GlobeReady achieves high accuracy across imaging modalities: 93.9-98.5% for an 11-category fundus photo dataset and 87.2-92.7% for a 15-category OCT dataset. Through training-free local feature augmentation, it addresses domain shifts across centers and populations, reaching an average accuracy of 88.9% across five centers in China, 86.3% in Vietnam, and 90.2% in the UK. The built-in confidence-quantifiable diagnostic approach further boosted accuracy to 94.9-99.4% (fundus) and 88.2-96.2% (OCT), while identifying out-of-distribution cases at 86.3% (49 CFP categories) and 90.6% (13 OCT categories). Clinicians from multiple countries rated GlobeReady highly (average 4.6 out of 5) for its usability and clinical relevance. These results demonstrate GlobeReady’s robust, scalable diagnostic capability and potential to support ophthalmic care without technical barriers.

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