临床研究糖尿病视网膜病变人工智能机器人辅助诊断系统的建立及应用

来源 :中华实验眼科杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:brianwang1982
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目的

建立和评估基于深度学习理论的糖尿病视网膜病变(DR)人工智能(AI)机器人辅助诊断系统。

方法

联合包括北京协和医院等国内8家医院眼底专业医师对25 297张糖尿病患者眼底图像病变进行标记,训练和建立一个深度学习框架同时识别DR病变的AI机器人辅助诊断系统,即"嵩岳"机器人系统。依据DR分级和标识眼底病变,构建是否罹患DR、是否需要转诊DR、是否重度非增生性和增生性DR以及是否增生性DR 4种模型,建立一个基于病变识别技术的DR筛选系统,应用受试者工作特征曲线(ROC曲线)、敏感度、特异度进行AI诊断性能的数据分析。

结果

"嵩岳"系统中是否罹患DR模型的敏感度为96.0%,特异度为87.9%,曲线下面积(AUC)为0.920;需要转诊DR模型的敏感度为90.4%,特异度为95.2%,AUC为0.925;是否为重度非增生性和增生性DR模型的敏感度为72.7%,特异度为96.2%,AUC为0.845;增生性DR模型的敏感度为73.5%,特异度为97.3%,AUC为0.855。

结论

"嵩岳" AI机器人辅助诊断系统具有精确高效的DR诊断性能,具有良好的临床应用价值。

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