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Updated: May 7, 2026
09:17
Using Retinal Imaging to Study Dementia
Published on: November 6, 2017
21.4K
使用人工智能与视网膜成像在查糖尿病相关并发症:系统性审查
Qianhui Yang1,2,3, Yong Mong Bee4, Ciwei Cynthia Lim5
1Tianjin Key Laboratory of Retinal Functions and Diseases, Tianjin Branch of National Clinical Research Center for Ocular Disease, Eye Institute and School of Optometry, Tianjin Medical University Eye Hospital, China.
EClinicalMedicine
|March 7, 2025
概括
应用在视网膜图像上的人工智能 (AI) 显示出对查糖尿病并发症的前景. 需要进一步的研究来弥合人工智能开发和临床实施之间的差距.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 糖尿病学 糖尿病学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在自动检测视网膜疾病,特别是糖尿病视网膜病变方面取得了成功.
- 糖尿病患者的视网膜成像为系统性血管并发症的机会性查提供了机会.
- 以人工智能为基础的视网膜图像分析具有全面糖尿病并发症评估的潜力.
研究的目的:
- 进行对人工智能在视网膜成像中用于检测系统性糖尿病并发症的应用发表文献的定性系统审查.
- 评估用于从视网膜图像中检测糖尿病相关血管并发症的AI算法的强度,质量和性能.
- 识别关于人工智能在糖尿病护理视网膜成像中的转化研究中的差距.
主要方法:
- 对PubMed,谷歌学者和Web of Science数据库 (2000年1月至2024年10月) 进行了系统审查.
- 研究包括使用对视网膜图像的AI来检测糖尿病并发症的研究,或涉及AI系统与接受视网膜成像的糖尿病患者的研究.
- 包括的研究被评估为AI算法开发,数据集大小/质量,验证,测试,性能和偏差风险.
主要成果:
- 从337个摘要中包括了38项研究,重点是用于糖尿病预测的AI (4),风险因素 (10),微血管 (8) 和宏血管并发症 (17).
- 彩色底部照片 (CFP) 是占主导地位的成像方式 (32项研究),光学连贯断层扫描 (OCT) 在6项研究中使用.
- 人工智能性能不同 (AUC 0.676-0.971),研究设计包括横截面和队列研究 (100-100,000+参与者);大多数研究具有偏差风险低至中等.
结论:
- 应用于视网膜图像的AI算法,特别是CFP,显示出查,预测和诊断微血管和宏血管糖尿病并发症的巨大潜力.
- 人工智能算法开发和现实世界的临床实施之间存在着显著的差距,由纵向数据和随机对照试验的稀缺性表明.
- 进一步的翻译性研究至关重要,以实现人工智能的全部潜力,通过视网膜成像来管理糖尿病的系统性并发症.
