人工智能系统在基层糖尿病视网膜病变筛查中应用价值评价

作者：秦洁; 付婷婷; 秦桂娟; 张茹; 李成霞

来源：临床军医杂志, 2020, 48(07): 815-816.

DOI：10.16680/j.1671-3826.2020.07.24

• 人工智能
• 糖尿病视网膜病变
• 筛查
• 眼底彩色照相

目的探讨人工智能(AI)系统在糖尿病视网膜病变(DR)筛查中的诊断效率及准确性,评价其临床应用价值。方法选取自2019年7月至2020年4月日照市中心医院收治的200例(400只眼)糖尿病患者为研究对象。将糖尿病患者进行DR筛查时获得的眼底图片作为检测的图片库,由DR自动筛查系统(AI系统)与眼科医师人工阅片分别进行检测。以荧光素眼底血管造影检查DR的结果为"金标准",计算并比较人工阅片与AI系统检查DR的阳性率、诊断符合率、灵敏度、特异度。结果人工阅片检测DR的阳性率为88.58%(225/254),诊断符合率为84.25%[(225+112)/400],灵敏度为86.87%[225/(225+34)],特异度为79.43%[112/(112+29)]。AI系统检测出DR的阳性率为84.65%(215/254),诊断符合率为78.75%[(215+100)/400],灵敏度为82.38%[215/(215+46)],特异度为71.94%[100/(100+39)]。两种检测方式的灵敏度比较,差异有统计学意义(P<0.05);两种检测方式的特异度、诊断符合率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。人工阅片和AI系统方法诊断结果一致性一般(Kappa=0.52,P<0.05);人工阅片检测DR的阳性率高于AI系统,但McNemer检验结果显示差异无统计学意义(P>0.05)。结论与人工阅片相比,AI系统对于DR的诊断灵敏度略低,特异度差异不显著。AI系统对基层DR人群的辅助诊断及筛查准确度的提高,需要系统进一步完善。