研究:AI辅助识别眼底病可提高医生诊断能力
近日,北京协和医院眼科陈有信教授团队在《npj数字医学杂志》(npj Digital Medicine)上发表论文,论证了人工智能(artificial intelligence, AI)辅助低年资医师识别多种眼底病具有有效性,为AI技术从概念真正向临床转化提供了依据。
近年来,因我国居民平均年龄的增长、生活方式的转变,眼底病等多种不可逆致盲性眼病的患病率呈逐年递增趋势。数据显示,我国主要致盲性眼底病筛查不足,医疗资源分布不均,常规的筛查和就医流程难以满足现有需求。针对这些情况,不少指南和共识都推荐眼底照相用于眼底病变的筛查。利用AI技术可以缩短诊断时间,提高筛查效率,弥补医疗资源的不足。
该研究由陈有信教授团队牵头全国5家眼科中心共同完成。研究设置了3个对照组,分别为AI辅助医生阅片组(试验组),医生独立阅片组(对照组)和AI阅片组(AI组)。
AI软件和医生首先分别对眼底照进行独立标注,形成AI组和对照组。经过1周的洗脱期后,医生再对同一批由AI标注过的眼底照进行再次标注,并可参考AI的辅助诊断建议,从而形成最终诊断标签,形成试验组。3组标注结果均与金标准进行一致性比较,同时计算各病种的诊断灵敏度、特异度、F1值等评价指标。
结果显示,试验组、对照组和AI组诊断一致率分别为84.9%、72.9%和85.5%,即在AI辅助下,低年资医师读图诊断能力可提高约12%。
研究中对于13个病种的结果分析显示,试验组的诊断灵敏度和特异度均显著高于对照组。
该研究提出了在现阶段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、提速增效提供了方向。
近年来,因我国居民平均年龄的增长、生活方式的转变,眼底病等多种不可逆致盲性眼病的患病率呈逐年递增趋势。数据显示,我国主要致盲性眼底病筛查不足,医疗资源分布不均,常规的筛查和就医流程难以满足现有需求。针对这些情况,不少指南和共识都推荐眼底照相用于眼底病变的筛查。利用AI技术可以缩短诊断时间,提高筛查效率,弥补医疗资源的不足。
该研究由陈有信教授团队牵头全国5家眼科中心共同完成。研究设置了3个对照组,分别为AI辅助医生阅片组(试验组),医生独立阅片组(对照组)和AI阅片组(AI组)。
AI软件和医生首先分别对眼底照进行独立标注,形成AI组和对照组。经过1周的洗脱期后,医生再对同一批由AI标注过的眼底照进行再次标注,并可参考AI的辅助诊断建议,从而形成最终诊断标签,形成试验组。3组标注结果均与金标准进行一致性比较,同时计算各病种的诊断灵敏度、特异度、F1值等评价指标。
结果显示,试验组、对照组和AI组诊断一致率分别为84.9%、72.9%和85.5%,即在AI辅助下,低年资医师读图诊断能力可提高约12%。
研究中对于13个病种的结果分析显示,试验组的诊断灵敏度和特异度均显著高于对照组。
该研究提出了在现阶段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、提速增效提供了方向。
版权声明
本文收集整理自网络,如有侵权,请联系删除。