单个视网膜图像用于糖尿病视网膜病变查:带有嵌入人工智能的手持设备的性能
Fernando Marcondes Penha1,2, Bruna Milene Priotto3, Francini Hennig3
1Fundacao Universidade Regional de Blumenau, Rua Antonio Veiga 140, Blumenau, 89030-903, SC, Brazil. fpenha@furb.br.
International journal of retina and vitreous
|July 10, 2023
概括
使用智能手机视网膜摄像头的人工智能系统对糖尿病视网膜病变查具有很高的敏感性. 这种简化,单一图像方法可以提高糖尿病患者的查遵守率和覆盖率.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医学技术 医学技术 医学技术
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 糖尿病视网膜病变 (DR) 是导致失明的主要原因.
- 在DR查中评估AI性能对于早期检测至关重要.
- 基于智能手机的视网膜摄像头提供便携式查解决方案.
研究的目的:
- 评估AI系统对DR查的有效性.
- 使用基于智能手机的手持视网膜摄像头,每只眼睛只有一张图像.
- 将AI性能与DR检测的专家评估进行比较.
主要方法:
- 在一次大规模查期间,从糖尿病患者身上收集了视网膜图像.
- 采用人工智能系统 (EyerMapsTM) 来自动分析每个眼睛的一个视网膜图像.
- 将AI结果与视网膜专家的基本真相进行比较,每只眼睛使用两个图像,不包括不可分类的图像.
主要成果:
- 人工智能系统实现了93.6%的灵敏度和98.0%的负预测值,用于检测超过轻度的DR.
- 在ROC曲线下的面积为86.4%,表明了强大的诊断性能.
- 很大一部分参与者 (50%以上) 进行了第一次视网膜检查,突出显示了查缺口.
结论:
- 带有AI的便携式视网膜摄像头显示了使用单一图像进行DR查的高灵敏度.
- 这种简化的协议比传统的双图像方法更有效.
- 简化DR查可能会增加患者的坚持和整体计划的覆盖范围.
