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  • 人工智能可以发现无症状患者的早期糖尿病视网膜病变

    (2022-03-03 09:47)
      根据发表在上的一项研究,一个自主人工智能(AI)系统在诊断早期无症状患者的非增殖性可转性糖尿病视网膜病变(DR)方面与人类专家充分匹配眼睛.
     
    糖尿病视网膜病变
     
      这项前瞻性观察性初步研究包括来自无症状糖尿病患者(1型和2型)的超宽视野(UWF)彩色眼底图像
     
      对于每只眼睛,通过基于服务器的AI算法(IDx-DR,数字诊断)分析2幅彩色眼底图像(45)。UWF彩色眼底成像由2名视网膜专家进行,他们还根据7视野面积投影(7F-mask)分级(根据早期治疗DR研究)和总分级面积(UWF全视野)评估了图像的国际临床DR严重程度评分。
     
      在54名患者中(33名男性和21名女性;107只眼睛),32名患者(11名女性)患有二型糖尿病,平均HbA1c水平为7.5±1.9%,20名患者患有1型糖尿病(8名女性)平均糖化血红蛋白水平为7.9±1.6%。糖尿病2名患者的类型未知。患者的平均年龄为55岁(范围为19-80岁),平均最佳矫正视力(Snellen视力表)为0.99±0.25。
     
      基于自主人工智能的系统诊断出16名患者为DR阴性,28名患者为中度DR,10名患者患有威胁视力的疾病(严重或增生性糖尿病视网膜病变,糖尿病黄斑水肿)。使用7F-mask分级,人类视网膜专家诊断23名患者为DR阴性,11名患者为轻度DR,19名患者为中度DR,1名患者为重度DR。当分析UWF全视野时,他们诊断20名患者为DR阴性,12名患者为轻度DR,21名患者为中度DR,1名患者为重度DR
     
      研究人员发现,在66.6%的病例中,自主人工智能系统和7F-mask分级匹配(95% CI,0.21-0.58),在66.7%的病例中,自主人工智能系统和UWF全场分级匹配(95% CI,0.18-0.58)。他们还证明了自主人工智能系统对7F-mask分级的敏感性/特异性为100% (95% CI,83-100)/47%(95% CI,30-65),对UWF全场分级的敏感性/特异性为95% (95% CI,77-100)/47%(95% CI,29-65)。
     
      研究人员建议,基于人工智能的自主系统可能适用于速度三角形定位法(dead reckoning)糖尿病初级保健机构或远程医疗项目中的筛查和诊断。
     
      该研究的局限性包括使用UWF彩色眼底图像(非立体图像)进行分级,相对较小的样本量,以及从单个三级转诊中心招募患者。
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