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Background e obiettivi: Il diabete è una crisi sanitaria globale in rapida crescita che colpisce in modo sproporzionato le fasce di reddito medio-basse paesi (LMIC). L’emergere del diabete come pandemia globale è una delle maggiori sfide per la salute dell’umanità, poiché le complicanze microvascolari a lungo termine come la retinopatia diabetica (DR) possono diventare cecità irreversibile. Sfruttare la tecnologia dell’intelligenza artificiale (AI) può migliorare l’accuratezza diagnostica, l’efficienza, e l’accessibilità degli screening per DR nei paesi a basso e medio reddito. Tuttavia, esiste un divario tra il potenziale della tecnologia dell’intelligenza artificiale e la sua implementazione nella pratica clinica. L’obiettivo principale di questa revisione sistematica è stato quello di riassumere la letteratura scientifica attualmente disponibile sulle valutazioni economiche sanitarie dell’implementazione dello Screening per DR con IA nei paesi a basso e medio reddito.
Metodi e risultati principali: La revisione è stata condotta secondo gli elementi di reporting specificati per la revisione sistematica e meta-analisi per le Linee guida (PRISMA). E’ stata condotta un'ampia ricerca sistematica su PubMed/MEDLINE, Scopus e Web of Science in data 15 luglio 2023. La revisione includeva articoli in lingua inglese con testo completo di qualsiasi anno di pubblicazione. Lista di controllo di valutazione critica del Joanna Briggs Institute (JBI). Valutazioni economiche sono state utilizzate per valutare la qualità e il rigore degli articoli selezionati.
Risultati: La ricerca iniziale ha generato 1.423 record ed è stato ristretto a cinque articoli con testo completo che rispettavano esattamente i criteri di inclusione ed esclusione. Dei cinque articoli inclusi nella revisione sistematica, due hanno analizzato un rapporto costo-efficacia, due hanno utilizzato un’analisi costo-utilità e uno ha utilizzato sia un’analisi costo-efficacia sia un’analisi costo-utilità. Nei cinque articoli, per i paesi a basso e medio reddito come Cina, Tailandia e Brasile erano considerate anche valutazioni e modelli economici. Nel complesso, tre articoli su cinque hanno concluso che lo screening per la DR basata sull’intelligenza artificiale era più conveniente rispetto ai metodi di screening standard.
Conclusioni e commento editoriale: La revisione sistematica condotta dagli autori evidenzia la necessità di più analisi economiche sanitarie primarie che valutino attentamente le implicazioni sull’aspetto economico dell’adozione della tecnologia AI per lo screening DR nei paesi a basso e medio reddito. Sicuramente questa revisione sistematica può offrire una guida preziosa per operatori sanitari, ricercatori e legislatori per supportare un processo decisionale appropriato riguardante l'implementazione di algoritmi AI per lo screening DR nei flussi di lavoro sanitari.
A cura di Max Petrelli e Stefano Ciardullo
Rizvi A, Rizvi F et al. Is Artificial Intelligence the Cost-Saving Lens to Diabetic Retinopathy Screening in Low- and Middle-Income Countries? Cureus 15(9): e45539. DOI 10.7759/cureus.45539
