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

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摘要目的探讨人工智能(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McNem-er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.