【摘 要】
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目的 比较三种基于卷积神经网络(CNN)的人工智能(AI)糖尿病视网膜病变(DR)眼底图像诊断模型与眼科医生诊断的一致性.设计诊断试验.研究对象北京同仁医院眼科236例(468眼)糖尿病患者的彩色眼底图像.方法 患者每眼分别以黄斑和视盘为中心免散瞳拍摄两张45°眼底图像.以眼科医生诊断结果作为金标准,对三种不同公司设计的AI DR诊断模型(模型1、2、3)进行DR有无检测、DR转诊检测、DR分期检测评价.主要指标灵敏度(Se)、特异度(Sp)、受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC).结果 DR有
【机 构】
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首都医科大学附属北京同仁医院北京同仁眼科中心眼内肿瘤诊治研究北京市重点实验室眼科学与视觉科学北京市重点实验室医学人工智能研究与验证工信部重点实验室 100730
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目的 比较三种基于卷积神经网络(CNN)的人工智能(AI)糖尿病视网膜病变(DR)眼底图像诊断模型与眼科医生诊断的一致性.设计诊断试验.研究对象北京同仁医院眼科236例(468眼)糖尿病患者的彩色眼底图像.方法 患者每眼分别以黄斑和视盘为中心免散瞳拍摄两张45°眼底图像.以眼科医生诊断结果作为金标准,对三种不同公司设计的AI DR诊断模型(模型1、2、3)进行DR有无检测、DR转诊检测、DR分期检测评价.主要指标灵敏度(Se)、特异度(Sp)、受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC).结果 DR有无检测:模型1灵敏度为95.8％,特异度为90.1％,AUC为0.930;模型2灵敏度为96.5％,特异度为85.2％,AUC为0.908;模型3灵敏度为96.2％,特异度为83.5％,AUC为0.917.DR转诊检测:模型1灵敏度为93.9％,特异度为90.1％,AUC为0.933;模型2灵敏度为97.7％,特异度为89.3％,AUC为0.935;模型3灵敏度为95.4％,特异度为89.8％,AUC为0.926.DR分期检测:模型1灵敏度为72.9％～90.1％,特异度为93.9％～97.8％,AUC为0.854～0.930;模型2灵敏度为68.8％～92.1％,特异度为90.6％～98.2％,AUC为0.831～0.914;模型3灵敏度为75.0％～83.5％,特异度为89.2％～96.8％,AUC为0.849～0.917.结论 三种AI诊断模型对糖尿病患者眼底图像DR有无及DR转诊检测的准确性均较高,可作为糖尿病患者DR筛查的辅助方法.
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