使用人工智能改善糖尿病视网膜病变查:设计,评估和定制开发前后研究
Imanol Pinto1, Álvaro Olazarán1, David Jurío1
1Health Technology Services, General Directorate of Telecommunications and Digitalization (DGTD), Sarriguren, Spain.
Frontiers in digital health
|July 4, 2025
概括
人工智能辅助的糖尿病视网膜病变 (DR) 查改善了患者的治疗结果. 一个定制的人工智能工具NaIA-RD增强了GP的性能,使得安全的自主查和减少工作量,而不会错过关键病例.
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:
- 糖尿病视网膜病变 (DR) 查计划对于预防严重视力丧失至关重要.
- 纳瓦拉大学医院 (HUN) 的全科医生 (GPs) 目前在DR查中对 fundus 图像进行分级.
- 需要进一步检查的患者应转诊眼科医生.
研究的目的:
- 介绍NaIA-RD,这是一个定制的AI工具,旨在帮助GP进行DR查.
- 在HUN查计划中详细介绍NaIA-RD的实施情况.
- 评估NaIA-RD对DR查效率和工作流程的影响.
主要方法:
- 进行了一项前后研究,比较了NaIA-RD前查的19,828名患者和实施后查的22,962名患者.
- NaIA-RD将DR和视网膜图像质量分级集成到一个单一系统中.
- 该研究分析了全科医生查标准的变化以及NaIA-RD和全科医生之间的协议.
主要成果:
- NaIA-RD影响了75%的全科医生的查标准,增加了敏感度.
- 观察到NaIA-RD和全科医生在非转诊决定方面达成高度一致 (≥94.6%).
- 在自主模式下,NaIA-RD可以减少4.27倍的工作量,而不会错过危及视力的DR病例.
结论:
- 在人工智能支持下,DR查更有效,例如NaIA-RD.
- NaIA-RD可以安全地用于自主第一级DR查.
- 将人工智能工具无整合到临床工作流程中可以增强长期临床途径.
