基于人工智能的核白内障诊断来自裂纹灯视频
Eisuke Shimizu1,2,3, Makoto Tanji4,5, Shintato Nakayama4,5
1OUI Inc., Tokyo, Japan. ophthalmolog1st.acek39@keio.jp.
Scientific reports
|December 12, 2023
概括
人工智能 (AI) 现在可以使用光灯设备的视频来诊断白内障. 这种机器学习 (ML) 算法显示了与人类专家可比的准确性,改善了前段眼部疾病诊断.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 人工智能广泛用于眼部后部部的疾病,但由于缺乏标准化图像,对眼部前部的诊断是有限的.
- 需要一种新的方法来开发用于前眼段疾病的AI工具.
研究的目的:
- 开发和验证一种机器学习 (ML) 人工智能算法,用于使用可录制视频的灯设备的标准化光学图像来诊断白内障.
- 评估ML算法在核白内障 (NUCs) 的分级中的诊断准确性.
主要方法:
- 从1812个白内障眼视频中收集了206,574个,使用可录制视频的裂纹灯.
- 由眼科医生使用世界卫生组织白内障分级尺度对核白内障进行分级 (NUCs).
- 使用分级图像训练并验证了一种ML算法,并将其性能与眼科医生进行比较.
主要成果:
- ML算法实现了核白内障的高诊断性能.
- 曲线下的面积 (AUC) 值在0.923 (NUC2) 到0.967 (NUC0) 之间.
- 人工智能诊断和评分的表现与眼科医生的表现相当.
结论:
- 开发的基于ML的AI工具,可以从裂灯视频中准确诊断白内障.
- 这种方法克服了对前段眼部疾病的标准化成像的局限性.
- 人工智能工具显示出作为眼科医学的准确,自动化诊断辅助工具的希望.
