यूरोपियन जर्नल ऑफ ऑप्थल्मोलॉजी में प्रकाशित एक नए अध्ययन में पाया गया है कि Smartphone-आधारित AI सिस्टम आंखों की प्रमुख बीमारियों जैसे डायबिटिक रेटिनोपैथी (DR), एज-रिलेटेड मैक्यूलर डीजनरेशन (AMD) और ग्लूकोमा का पता लगाने में उच्च सटीकता दिखाता है।

यह अध्ययन, 'Smartphone-आधारित ऑफलाइन AI फॉर मल्टी-डिजीज रेटिनल स्क्रीनिंग: रियल-वर्ल्ड एक्यूरेसी', पुणे के NIO सुपर स्पेशलिटी हॉस्पिटल के डॉक्टरों द्वारा किया गया। इस प्रॉस्पेक्टिव, क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन में मई से दिसंबर 2024 के बीच 18 वर्ष और उससे अधिक उम्र के 193 वयस्कों (371 आंखें) को शामिल किया गया, जिनमें DR, ग्लूकोमा, AMD, या सामान्य फंडस (आंख का स्वस्थ पिछला हिस्सा) था।

अध्ययन में Remidio Fundus on Phone (FoP) प्लेटफॉर्म का उपयोग किया गया, जिसमें Medios AI मल्टी-डिजीज सॉफ्टवेयर, एक ऑफलाइन AI सिस्टम, एकीकृत था। Medios AI सिस्टम को क्लिनिकल उपयोग के लिए सेंट्रल ड्रग्स स्टैंडर्ड कंट्रोल ऑर्गनाइजेशन से नियामक मंजूरी मिली है। यह प्लेटफॉर्म पूरी तरह से ऑफलाइन काम करता है।

Remidio Fundus on Phone और Zeiss Clarus 500 कैमरों का उपयोग करके डाइलेटेड फंडस इमेजिंग की गई। अनग्रेडेबल इमेज को बाहर रखा गया। ऑफलाइन MAI एल्गोरिदम ने रोग-विशिष्ट रिपोर्ट तैयार कीं, जिनकी तुलना दो फेलोशिप-प्रशिक्षित नेत्र रोग विशेषज्ञों द्वारा Clarus इमेज के मास्क्ड ग्रेडिंग से की गई।

परिणामों ने महत्वपूर्ण नैदानिक सटीकता दिखाई: ग्लूकोमा के लिए संवेदनशीलता 98.2% थी, विशिष्टता 99.0% थी; AMD के लिए, संवेदनशीलता 88.9% थी, विशिष्टता 97.5% थी और DR के लिए, संवेदनशीलता 84.6% थी, विशिष्टता 99.0% थी।

अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि ये परिणाम संसाधन-सीमित सेटिंग्स में स्केलेबल, पॉइंट-ऑफ-केयर रेटिनल स्क्रीनिंग का समर्थन करते हैं।