Adult-proven“智能”糖尿病性视网膜病变的诊断工具,也适用于孩子

糖尿病retinopathy-a障碍表现为小血管内膜损伤眼睛的视网膜(光聚焦区)和视力丧失的主要原因已经被上升的数量近年来儿童和青少年患1型或2型糖尿病会增加。虽然美国糖尿病协会(ADA)建议定期筛查儿童糖尿病性视网膜病变,据估计,只有不到一半的青少年糖尿病患者遵循的建议。没有及早发现和治疗,这些患者把自己严重的视力问题或失明的风险随着年龄的增长。

在最近的一项研究中报道在线1月21日,2021年糖尿病护理眼科、儿科内分泌学的研究人员和美国约翰霍普金斯医学和其他三名医疗机构证明,自主人工智能(AI)可以用来检测小儿糖尿病性视网膜病变与高灵敏度特异性和diagnosability(检测精度)——不需要人工解释。这项技术已经被批准用于成人糖尿病由美国食品和药物管理局,《美国残疾人法》的部分患者视网膜病变筛查指南21岁或以上。

由于人工智能筛选不需要眼睛扩张,它花费更少的时间来执行,是儿科患者更容易接受。因此,病人的依从性在这项研究中获得的视网膜病变筛查结果,由《美国残疾人法》,翻了一倍多。

“使用AI的成年人已经显示出了极高水平的敏感性,特异性和准确性在诊断可参考的超过轻微的糖尿病性视网膜病变,大多数可治疗的疾病时,“Risa狼说,医学博士、研究报告的主要作者约翰霍普金斯儿童中心的儿科内分泌专家和儿科助理教授约翰·霍普金斯大学医学院的。bob电竞“所以,小儿糖尿病特别是2型发病率上升,这与早期发病retinopathy-we认为这是重要的,看看AI可以改善坚持检查指导方针和年轻患者的早期诊断。”

总共有310儿科患者糖尿病患者是研究招募了12个月的时间。参与者的平均年龄12岁男性和47%代表了广泛的种族(57%的白人,32%是黑人,4%的西班牙裔,和7%的亚洲或其他)。患者主要有1型糖尿病(82%)和平均年龄9起初诊断为糖尿病,无论是1型还是2型。

一百五十二人(49%)报告和扩张糖尿病眼科检查在加入这项研究之前,但只有17(11.3%)中筛选试验的记录文件。然而,使用一个特殊的统计计算,研究人员能够衡量的改善对这些病人筛查依从性,然后估计整个组。

在这项研究中,数字眼底photography-which不需要扩张,只需要几分钟,产生高质量的图像检测视网膜病变由训练有素的observers-was一起使用全自动的AI系统内置的相机。这消除了需要人为评估诊断。

验证的由人工智能诊断系统,综述了相同的彩色照片由两个独立视网膜专家没有被告知的AI解释。

310名参与者,人工智能没有给准确解释视网膜病变或视网膜病变302例(97.5%)病例。8图像集不解释是由于参与者无法保持他或她的眼睛开放在摄影闪光灯或根据需要专注。

总的来说,敏感性(85.7%)、特异性(79.3%)和diagnosability(97%)的人工智能解释在孩子们高,基于这些特征的参考标准由视网膜专家。这个高水平被认为不论种族,种族,年龄和性别。

实现人工智能筛选系统后,依从率从49%提高到95%,增加了111%。

“我们的研究结果表明,自主AI-proven作为一种安全有效的诊断糖尿病性视网膜病变筛查的成年人也应该得到一个角色这种疾病在年轻患者中,“视网膜专家Roomasa鲤鱼,医学博士高级研究作者、眼科及视觉科学助理教授威斯康辛大学医学与公共卫生学院。

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