人工智能在糖尿病视网膜病变诊断中的准确性与可靠性
该研究旨在评估人工智能(AI)在识别糖尿病视网膜病变(DR)和黄斑水肿(DME)方面的诊断准确性和可靠性,并将其与眼科医生的临床评估进行比较。研究纳入了294名患者(576只眼),使用Topcon NW400非散瞳眼底相机获取眼底图像,由Google ARDA AI工具进行分析。临床分级则由视网膜专家根据国际临床DR严重程度量表进行。结果显示,AI工具在诊断DR时的敏感性为97.1%,特异性为90.9%,Kappa值为0.77;在诊断DME时的诊断效率为89.9%,Kappa值为0.48。结论表明,AI工具在诊断DR和DME方面具有高敏感性和与眼科医生的高度一致性,显示出其在视网膜健康筛查中提高诊断准确性和效率的潜力。