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中国之声丨陈吉利教授:糖网筛查

发布:拓普康(医疗) 更新时间:2021年02月26日
基于医疗大数据的人工智能(artificial intelligence, AI)辅助诊疗决策日趋成熟。它不仅可缓解医生的工作压力,也能在一定程度上弥补医疗资源分布不均的不足。但目前AI筛查系统由于数据来源、算法学习模型、临床准确性评价等方面存在多样性,限制了AI诊断系统在临床实践中的广泛应用。
 
近期,上海市静安区市北医院陈吉利主任团队于EYE杂志发表了一篇研究,证实社区医院利用Airdoc的AI系统进行糖尿病视网膜病变筛查的可行性。

2018年5月至2018年7月,为社区医院门诊就诊的889例糖尿病患者进行非散瞳眼底摄片,其中包括418名男性和471名女性。研究对象的平均年龄为68.46±0.2433岁。
 
根据国际临床糖尿病视网膜病变严重程度量表(ICDR),所有眼底照片均由Airdoc公司的AI系统(图1)和两名眼科医生(视网膜专家,Kappa(κ)= 0.899)独立识别和分类。以眼科医生的分期结果作为参考标准,评估AI自动分期的敏感性和特异性。

在这项研究中,总共获得了3556张眼底照片。根据ICDR分类量表,有149名研究对象的至少1只眼睛被眼科医生或AI判定为DR。眼科医生在143名(16.1%)研究对象中诊断出DR,而AI在145名(16.3%)研究对象中检测到DR。这两种阅片方式之间不同DR分期的比例如图2所示。



图2. 眼科医生和AI之间的DR分期对比
(黑色代表眼科医生,白色代表AI;横坐标代表ICDR评分;纵坐标代表患者百分比)
 
大多数研究对象的眼底照片均未出现DR。即使在患有DR的研究对象中,大多数也被判定为中度NPDR(2期)或重度NPDR(3期)。
 
在医生的分期结果中,101名(11.4%)研究对象被诊断为需转诊的DR(RDR);
在AI分期结果中,103名(11.6%)研究对象被诊断为RDR。
眼科医生和AI分期中RDR判断结果相同的共有91名(图3)。


图3. 文氏图显示了眼科医生和AI之间判断RDR的重叠比较(DR≥2代表RDR)
 
以眼科医生的分期结果为参考标准,表1显示了AI对0期,1期,2-3期,4期的DR和RDR的敏感性和特异性。AI检测出任意DR分期的敏感性为90.79%(95%,CI 86.4-94.1),特异性为98.5%(95%,CI 97.8-99.0)。AI检测出RDR的敏感性91.18%(95%,CI 86.4-94.7),特异性为98.79%(95%,CI 98.1-99.3)。AI检测出任意DR分期的曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.946(95%,CI为0.935-0.956)。AI对于RDR的检测,AUC为0.950(95%,CI为0.939-0.960)(表1)。

表1. 0=无明显视网膜病变,1=轻度非增殖性DR(NPDR),2=中度NPDR,3=重度NPDR,4=增殖性DR(PDR)。任意DR指任意阶段的糖尿病性视网膜病,RDR指需转诊的糖尿病性视网膜病。

1、这项研究评估了基于AI的DR筛查技术的准确性。发现在社区医院中使用基于AI的DR筛查模型是可行的。
 
2、研究发现AI在检测“任意DR”和“无DR”方面具有优势。初步的筛查结果由眼科医生进一步确认。鉴于DR的发病率相对较低,它将有效减少眼科医生的工作量。
 
3、该AI系统不仅可以帮助开展DR的早期筛查,而且能够有助于糖尿病患者的长期随访。
总之,人工智能在中国社区医院中对DR的识别具有很高的敏感性和特异性。这种方法在社区医院具有一定的可行性。未来还需要进一步研究,以评估转诊率和DR视力改善的有效性。
 
参考文献
He Jie(#),Cao Tingyi(#),Feiping Xu,Shasha Wang,Haiqi Tao,Tao Wu,Liyan Sun,Jili Chen(*),Artificial intelligence-based screening for diabetic retinopathy at community hospital,Eye,2020.3;34(3):572-576  
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