将Aireen系统与远程医疗评估由眼科医生进行比较 - - 一项真实世界的研究

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:

• 糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病患者视力丧失的主要原因.
• 准确及时对DR进行查对于预防不可逆转的视力损伤至关重要.
• 目前的查方法依赖于专家对 fundus 图像的人类解释,这可能是资源密集的.

研究的目的:

• 为了比较Aireen AI系统的诊断性能与一般眼科医生 (GO) 和视网膜专家 (RS) 进行糖尿病视网膜病变检测.
• 评估人工智能系统在选基金图像方面的有效性,并将其与高级专家委员会参考标准进行比较.
• 评估AI系统在现实世界DR选场景中的潜力.

主要方法:

• 这是一项多中心,横截面的诊断研究,涉及1274名糖尿病患者.
• 在所有参与者身上使用非脑膜摄像机进行了单场 fundus 摄影.
• 图像被一般眼科医生 (GO),视网膜专家 (RS) 和Aireen AI系统独立评估,不同意见由糖尿病视网膜病症委员会 (DRB) 解决.

主要成果:

• 与GO (灵敏度:87.0%,特异性:76.5%) 和RS (灵敏度:82.9%,特异性:81.2%) 相比,Aireen AI系统在DR检测中获得了更高的灵敏度 (92.1%) 和特异性 (90.7%).
• 人工智能系统和人类专家之间的整体一致性为63.6%,在36.4%的案例中存在分歧.
• 基于AI系统的评估,AI系统将9.3%的受试者排除在进一步的临床研究之外.

结论:

• 艾瑞恩人工智能系统显示出在现实世界中进行糖尿病视网膜病变查的巨大潜力.
• 与一般眼科医生和视网膜专家相比,AI系统在评估单场 fundus 图像方面表现出更高的诊断准确性 (灵敏度和特异性).
• 人工智能驱动的查为DR检测传统方法提供了一个有希望的辅助或替代方案.