一个人工智能系统用于查和推早产儿视网膜病变的治疗方法
Yaling Liu1, Yueshanyi Du1,2, Xi Wang3,4,5
1Shenzhen Eye Hospital, Jinan University, Shenzhen Eye Institute, Shenzhen, China.
Asia-Pacific journal of ophthalmology (Philadelphia, Pa.)
|October 18, 2023
概括
一个人工智能 (AI) 系统有效地识别了早产性视网膜病变 (ROP) 的严重程度,并推了治疗方法. 这种人工智能工具显示出在临床环境中增强ROP查的潜力.
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:
- 早产视网膜病变 (ROP) 是早产婴儿视力损伤的重要原因之一.
- 准确及时诊断ROP对于有效治疗和预防视力丧失至关重要.
- 目前的诊断方法依赖于专家眼科医生对视网膜图像的解释.
研究的目的:
- 开发和评估一个人工智能 (AI) 系统来识别ROP疾病状态.
- 为了使AI系统能够推适合ROP的治疗方式.
- 与人类专家相比,评估人工智能系统的性能.
主要方法:
- 一项回顾性队列研究使用了来自651名早产婴儿的24495张RetCam图像.
- 人工智能系统被训练来执行三个任务:ROP识别,严重ROP识别和治疗方式识别 (激光光凝或视内注射).
- 通过使用200张独立的RetCam图像,对眼科医生的表现进行了AI性能评估.
主要成果:
- 在所有任务中,AI系统表现出高性能,ROP识别的AUC为0.9531,严重ROP识别为0.9132,治疗方式识别为0.9360.
- 对于治疗模式的识别,AI实现了86.27%的准确性,70.59%的灵敏性和94.12%的特异性.
- 外部验证显示,人工智能系统在所有任务中准确率为92.0%,超过了四位经验丰富的眼科医生 (56%-76%).
结论:
- 开发的AI系统在自动化ROP严重程度识别和治疗方式建议方面显示出有希望的结果.
- 像这种AI系统这样的算法工具有可能在临床实践中提高ROP查效率.
- 进一步将人工智能作为辅助工具的整合可以增强用于ROP管理的临床决策.
