开发和评估基于人工智能的视网膜疾病计算机辅助诊断系统:对中央血清性胆色素变异症的诊断研究
Jeewoo Yoon1,2, Jinyoung Han1,3, Junseo Ko1,2
1Department of Applied Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University, Seoul, Republic of Korea.
Journal of medical Internet research
|November 29, 2023
概括
一种新的人工智能 (AI) 计算机辅助诊断 (AI-CAD) 系统显著提高了眼科医生使用光学连贯断层扫描 (OCT) 图像诊断中枢血清性胆色素变异 (CSC) 的能力,甚至使非专家能够达到专家水平的性能.
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:
- 有限的AI-CAD开发用于眼科,特别是通过OCT诊断的视网膜疾病.
- 使用OCT诊断中央血清性胆红蛋白病变 (CSC) 是一个挑战.
研究的目的:
- 评估一个AI-CAD系统,帮助眼科医生从OCT图像中诊断CSC.
- 评估人工智能协助对诊断性能的影响.
主要方法:
- 在1693张注释的OCT图像 (929张急性,764张慢性CSC) 上训练了一个深度学习模型.
- 66名眼科医生 (视网膜和非视网膜专家) 进行了诊断测试,有或没有人工智能辅助.
- 使用灵敏度,特异性和AUC评估性能,人工智能提供概率得分和热图.
主要成果:
- AI-CAD系统在CSC检测方面实现了99%的AUC.
- 使用人工智能的眼科医生与概率得分和热图显示了最高的诊断性能.
- 非视网膜专家在人工智能协助下实现了专家级别的性能.
结论:
- 人工智能CAD系统提高了眼科医生对CSC诊断的准确性.
- 这种人工智能工具可以帮助人们在检测视网膜疾病时做出决策,并减少工作量.
