【摘 要】
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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
【机 构】
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河南省人民医院眼科 河南省立眼科医院 河南省眼科研究所，郑州 450003,河南省人民医院眼科 河南省立眼科医院 河南省眼科研究所，郑州 450003,河南省人民医院眼科 河南省立眼科医院 河南省眼科
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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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