人工智能诊断系统的现实实践在台湾糖尿病视网膜病的诊断系统

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 医疗人工智能 医疗人工智能
• 公共卫生 公共卫生

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.
• 早期检测和查对于预防不可逆转的视力障碍至关重要.
• 人工智能 (AI) 系统为提高DR查效率和可访问性提供了潜力.

研究的目的:

• 评估用于糖尿病视网膜病变查的人工智能诊断系统 (Verisee) 的现实世界性能.
• 为了比较人工智能系统的诊断准确性与眼科医生分级.
• 评估人工智能系统在临床工作流程中识别可指导糖尿病视网膜病变 (RDR) 的实用性.

主要方法:

• 对11713名糖尿病患者的回顾性分析.
• 将Verisee AI系统集成到糖尿病共享护理网络工作流程中.
• 与眼科医生分级的AI性能 (灵敏度,特异性,精度,PPV,NPV,AUC) 的比较.
• 根据年龄和性别对子组进行分析;眼科医生对额外的眼部疾病进行鉴定.

主要成果:

• 维瑞西在RDR检测方面取得了高精度 (AUC=0.87),灵敏度为0.88,特异性为0.86,精度为0.86,PPV为0.58,NPV为0.97.
• 人工智能系统发现,与眼科医生 (18.15%) 相比,RDR (27.45%) 的比例更高.
• 老年患者的表现下降;人工智能识别了一些疾病,如与年龄相关的黄斑变性,但错过了其他疾病,如青光眼,并且对黄斑病理的转诊决定有所不同.

结论:

• Verisee AI系统在DR查方面表现出高精度,但在老年人中表现较差.
• 虽然人工智能系统的转诊率更高,但它需要进一步改进,以全面检测眼科疾病,特别是对像玻璃眼瘤这样的疾病.
• 人工智能系统对DR查有希望,但需要改进以支持更广泛的眼科疾病识别.