AI辅助低年资眼科医生 可提高医生识别眼底病能力
人工智能(AI)在医疗领域的应用越来越广泛。近日,北京协和医院眼科教授陈有信团队论证了AI对低年资医师识别眼底多病种的辅助作用,及其在临床应用中的有效性。相关结果发表在《npj Digital Medicine》。
既往研究显示,基于AI的诊断系统可以改善眼底病筛查。该项多中心、前瞻性、自我对照临床研究旨在评估深度学习系统(DLS)在协助低年资眼科医生检测13种主要眼底疾病方面的诊断性能。
从中国5家三级医院前瞻性收集了748名患者的1493张眼底影像。9名低年资眼科医生接受了培训,并在有或没有DLS建议的情况下对图像进行了注释。在以下三组中评估诊断性能:DLS辅助低年资眼科医生组(试验组)、低年资眼科医生组(对照组)和DLS组。
试验组、对照组和DLS组的诊断一致性分别为84.9%(95%CI,83.0%~86.9%)、72.9%(95%CI,70.3%~75.6%)和85.5%(95%CI,83.5%~87.4%)。在DLS的帮助下,低年资眼科医生的诊断一致性提高了约12%(95%CI,9.1%~14.9%),具有统计学意义(P<0.001)。
在13种疾病的检测中,与对照组(灵敏度50%~100%;特异性96.7%~99.8%)相比,试验组获得了显著更高的灵敏度(72.2%~100.0%)和相似的特异性(90.8%~98.7%)。DLS组在检测任何眼底异常(灵敏度,95.7%;特异性,87.2%)和13种疾病中的每种疾病(灵敏度,83.3%~100.0%;特异性,89.0~98.0%)方面表现出与试验组相似的表现。
由此,作者认为,所提出的DLS为13种主要眼底疾病的自动检测提供了一种新的方法,具有较高的诊断一致性,并有助于提高低年资眼科医生的表现,特别是降低漏诊的风险。
总之,该研究提出了现阶段AI应用于眼底多病种识别的有效性和可行模式,为AI技术在临床落地应用,进一步助力眼底病筛查及提速增效提供了新方向。
(环球医学编辑:常路)
参考资料:
The performance of a deep learning system in assisting junior ophthalmologists in diagnosing 13 major fundus diseases: a prospective multi-center clinical trial
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38212607/
协和眼科牵头多中心证实人工智能辅助识别眼底病有效性
https://www.pumch.cn/detail/34540.html
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