EyeArt人工智能分析了视网膜查事件中的糖尿病视网膜病变
Rita Vought1, Victoria Vought1, Megh Shah1
1The Institute of Ophthalmology and Visual Science (IOVS), Rutgers-New Jersey Medical School (Rutgers NJMS), 90 Bergen St., Suite 6100, Newark, NJ, 07103, USA.
International ophthalmology
|October 17, 2023
概括
人工智能 (AI) 在诊断糖尿病视网膜病变 (DR) 和在社区查期间指导转诊方面显示出实质性的协议. 虽然有益,但DR查的AI精度可能会受到白内障的影响.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 糖尿病视网膜病变 (DR) 是导致视力丧失的主要原因,需要早期检测和治疗.
- 社区视力查对于识别糖尿病和DR风险人群至关重要.
- 人工智能 (AI) 为增强DR查和推流程提供了一个潜在的解决方案.
研究的目的:
- 评估AI软件 (EyeArt) 在社区环境中对糖尿病视网膜病变 (DR) 的查中的有效性.
- 将基于AI的DR查结果与现场分级人员和视网膜专家进行比较.
- 评估人工智能,人类评分员和DR诊断和转诊决策专家之间的相关性.
主要方法:
- 在临床和社区查期间,使用非脑膜底部摄像头捕获了来自124只眼睛的视网膜图像.
- 图像由EyeArt AI软件,现场评分器和现场外视网膜专家分析.
- 使用Fleiss kappa分析来确定DR诊断和转诊模式在三个分级系统中的一致性.
主要成果:
- 人工智能,现场评分器和视网膜专家在DR诊断和转诊决定 (kappa=0.70) 中达成了实质性的协议 (kappa=0.69).
- 与视网膜专家相比,EyeArt的诊断准确率为81%,转诊准确率为83%.
- 人工智能推灵敏度为74%,特异性为87%,正预测值为72%,负预测值为88%.
结论:
- 人工智能,特别是EyeArt,在社区查中显示出自动化糖尿病视网膜病变检测的重大前景.
- 基于AI的DR查可以帮助及时转诊,但由于白内障等因素,准确性可能会降低.
- 将AI整合到社区视力查中可以增强DR检测和管理,在预防视力丧失方面发挥着至关重要的作用.
