רטינופתיה סוכרתית (DR) היא סיבוך שכיח של סוכרת ואחד הגורמים המובילים לאובדן ראייה, ולכן מומלץ לבצע סקר תקופתי לכלל חולי הסוכרת.

מערכות בינה מלאכותית אוטונומיות כמו IDx-DR ו-EyeArt קיבלו אישור FDA לסקר DR, אך הן מבוססות על תצלומי פונדוס בשדה צר של 30-60 מעלות, המכסים בעיקר את המקולה ואת אזור הדיסקה.

מצלמות פונדוס בשדה רחב במיוחד (UWF) מאפשרות הדמיה של שטח רשתית גדול בהרבה, כולל הרשתית ההיקפית, ולרוב ללא הרחבת אישונים. מאחר שנגעים ברשתית ההיקפית נקשרו בעבר לסיכון מוגבר להתקדמות DR, יש היגיון תיאורטי בשילובן בבדיקות סקר. עם זאת, עד כה לא בוצעה סקירה שיטתית או מטה־אנליזה של ביצועי אלגוריתמי בינה מלאכותית לאבחון DR מתמונות UWF‏.

מטרת סקירה שיטתית ומטה־אנליזה זו הייתה להעריך את מצב המחקר הנוכחי של אלגוריתמי בינה מלאכותית לזיהוי DR באמצעות תמונות UWF, ולנתח באופן כמותי את ביצועיהם האבחנתיים.

הסקירה בוצעה לפי הנחיות PRISMA, וכללה חיפוש בארבעה מאגרים (PubMed, Scopus, Cochrane Library ו־Web of Science) עד 9 בפברואר 2025. איכות המחקרים הוערכה באמצעות כלי ה־JBI להערכת מחקרי דיוק אבחנתי. הרגישות והסגוליות סוכמו באמצעות forest plots ועקומות SROC, וההטרוגניות נבחנה בערכי I². הגדרות התוצא השונות (DR, referable DR ו-VTDR) אוחדו למשתנה יחיד של “כל DR” לצורך הסינתזה הכמותית, ואילו מחקרים שהעריכו במפורש PDR (רטינופתיה סוכרתית שגשוגית) נותחו בנפרד כתת־אנליזה מוגדרת מראש.

מתוך 527 רשומות שאותרו, 17 מחקרים נכללו בסקירה השיטתית וארבעה בלבד במטה־אנליזה, ושלושה בתת־אנליזה של PDR. כל המחקרים השתמשו במצלמות Optos, חציון גודל המדגם היה 552 מטופלים, וכל 17 המחקרים דורגו כאיכותיים. עשרה מחקרים השתמשו בוולידציה פנימית, שישה ב-cross-validation, ורק אחד בוולידציה חיצונית עצמאית.

במטה־אנליזה נמצא כי הרגישות המשוקללת לסקר DR באמצעות תמונות UWF ובינה מלאכותית הייתה 85.0% (95% CI 81.5–87.9), הסגוליות 72.5% (95% CI 54.8–85.2) וה-AUC היה 0.870 (0.838–0.897). ערכי ה־I² היו 60.6% לרגישות ו-96.8% לסגוליות, כלומר הטרוגניות גבוהה מאוד בסגוליות.

בתת־אנליזה שהתמקדה בזיהוי PDR הביצועים היו טובים משמעותית: רגישות משוקללת של 94.2% (95% CI 91.3–96.1) וסגוליות של 96.9% (95% CI 95.3–98.0), ללא הטרוגניות כלל (I²=0%). ממצא זה עולה בקנה אחד עם הדפוס המוכר בהדמיה רפואית, שלפיו מצבים בעלי מאפיינים ויזואליים בולטים, כמו ניאווסקולריזציה, מזוהים בדיוק גבוה יותר ממחלה מוקדמת ועדינה.

בהשוואה למטה-אנליזות קודמות של סקר מבוסס CFP, שבהן דווחו רגישות של 87–94% וסגוליות של 90–92%, ואף בהשוואה ליעד הביצועים של IDx-DR‏ (רגישות 85% וסגוליות 82.5%), הסגוליות שהודגמה במחקרי UWFI נמוכה יותר. המחברים מציעים מספר הסברים אפשריים: מצלמות Optos בדורות הישנים אינן מייצרות תמונה בצבע אמיתי אלא תמונה מרוכבת מסריקה אדומה־ירוקה, שדה הראייה הרחב מלווה בעיוותים היקפיים וברזולוציה אפקטיבית נמוכה יותר לשטח רשתית, מה שמקשה על זיהוי מיקרואנוריזמות ודימומים קטנים ועלול להגדיל את שיעור התוצאות החיוביות־כזובות. בנוסף, מאגרי הנתונים של UWFI קטנים בהרבה מאלו של CFP – סך של 14,019 תמונות בלבד בכל המחקרים שנכללו במטה־אנליזה.

מסקנות הסקירה הן כי סקר DR מבוסס בינה מלאכותית על תמונות UWF משיג רגישות סבירה אך סגוליות מוגבלת, וכי הביצועים בזיהוי PDR מבטיחים במיוחד. עם זאת, יש לפרש את הממצאים בזהירות רבה לנוכח מספר המחקרים המצומצם וההגדרות ההטרוגניות. שיפור טכנולוגיית ה־UWF (ובכלל זה הדמיה בצבע אמיתי), הרחבת מאגרי הנתונים וביצוע ולידציה חיצונית קפדנית עשויים לשפר את הביצועים; היתרון העיקרי של UWF עשוי להתבטא דווקא בדירוג חומרה ובזיהוי ממצאים היקפיים ברי-טיפול ולא בעצם ההבחנה בין קיום DR להיעדרו.

למאמר