眼睛是心灵之窗,
糖尿病视网膜病变的
预防极为重要。目前,眼科医生采用人工
糖尿病视网膜病变(DR)
筛查系统无法满足日益增长的
糖尿病视网膜病变筛查需求。EyeArt系统是基于云计算的自动的人工智能筛查系统,通过分析视网膜图像判断是否需要进一步转诊。近日一项对比人工智能筛查系统与传统人工筛查视网膜病变的研究发表在Diabetes Technol Ther上。
这项研究评估了人工智能DR筛查系统EyeArt V2.0的筛查效果。EyeArt V2.0系统收集了自2014年1月至2015年9月以来在404家初级保健诊所连续就诊的101 710例患者的眼底影像资料,共计850 908份。系统分析并判断患者是否存在达到转诊标准的DR。EyeArt V2.0系统
诊断结果与经过严格培训的眼科医生和验光师依据
临床标准
诊断的结果进行了比较。
结果显示,在101 710例患者中,眼科医生诊断75.7%患者无需转诊,19.3%患者需要转诊,5.0%患者尚不能明确。而EyeArt V2.0系统鉴定需转诊病例共计20 621例,包括15 177例中度非增殖性DR,2625例严重DR,2819例增殖性DR;无DR72 189例,轻度非增殖性DR8816例,无法鉴定病变严重程度DR5373例。
与眼科医生人工筛查相比,EyeArt V2.0系统筛查DR灵敏度为91.3%(95%CI:90.9%~91.7%),特异度为91.1%(95%CI:90.9%~91.3%)。5446例潜在可治疗的DR患者中,EyeArt V2.0系统诊断5363例患者需要转诊,灵敏度达98.5%。此研究聚焦于真实世界中的
临床实践并证实人工智能糖尿病DR筛查系统在现实世界中的应用安全有效,为内分泌、糖尿病和全科领域的医生提供了便捷的筛查工具,亦能逐步满足日益增长的DR筛查需求。
Eyenuk公司产品开发总监Malavika Bhaskaranand博士评价道:“人工筛查视网膜眼底影像需要专业的培训,需消耗大量的时间,培训效果变异性大,也无法满足快速增长的糖尿病人群需求,增加了糖尿病患者的失明风险。基于DR诊断标准算法的人工智能筛查系统是一种高效、成本效益高、可重复性好、使用便捷的筛查方法,能够克服筛查困难,满足糖尿病患者DR筛查的需求。”
原始出处:
来源:国际糖尿病
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