Resumen
Antecedentes
El aprendizaje profundo es una técnica novedosa de aprendizaje automático que ha demostrado ser tan efectiva como los evaluadores humanos en la detección de la retinopatía diabética a partir de fotografías del fondo de ojo. Utilizamos un análisis de minimización de costos para evaluar los ahorros potenciales de dos enfoques de aprendizaje profundo en comparación con la evaluación humana actual: un modelo de aprendizaje profundo semiautomatizado como filtro de triaje antes de la evaluación humana secundaria; y un modelo de aprendizaje profundo totalmente automatizado sin evaluación humana.
Métodos
En este estudio de modelado de análisis económico, que usó 39 006 pacientes consecutivos con diabetes en un programa nacional de detección de retinopatía diabética en Singapur en 2015, utilizamos un modelo de árbol de decisión y TreeAge Pro para comparar el costo real de la detección de esta cohorte con evaluadores humanos contra los simulados costo para modelos de detección semiautomatizados y totalmente automatizados. Los parámetros del modelo incluyeron tasas de prevalencia de retinopatía diabética, costos de detección de retinopatía diabética en cada modelo de detección, costo de consulta médica y desempeño diagnóstico (es decir, sensibilidad y especificidad). El resultado primario fue el costo total para cada modelo de detección. Se realizaron análisis de sensibilidad deterministas para medir la sensibilidad de los resultados a los supuestos clave del modelo.
Recomendaciones
Desde la perspectiva del sistema de salud, el modelo de detección semiautomatizada fue el menos costoso de los tres modelos, a US $ 62 por paciente por año. El modelo totalmente automatizado fue de $ 66 por paciente por año, y el modelo de evaluación humana fue de $ 77 por paciente por año. Los ahorros para el sistema de salud de Singapur asociados con el cambio al modelo semiautomático se estiman en $ 489 000, que es aproximadamente el 20% del costo actual anual de detección. Para 2050, se proyecta que Singapur tendrá 1 millón de personas con diabetes; en este momento, el ahorro anual estimado sería de $ 15 millones.
En este artículo podemos observar como este estudio nos muestra con detalle el ahorro concreto del 20% que parece una pequeña cantidad, sin embargo no se han calculado los costes ocultos del tiempo dedicado por los pacientes, de perder media jornada por la aplicación de gotas en la pupila del ojo para la dilatación de la misma y tampoco se ha tenido en cuenta el tiempo dedicado por los pacientes, para acudir a la segunda visita, así como los costes burocráticos de esta segunda visita.
También debemos de tener en cuenta que si la retinografía se realiza en “La consulta de Enfermería de cribado de retinopatía diabética” como lo realizan en el Hospital Universitario de Getafe, se reducen los costes.