摘要
目的 探索人工智能(artificial intelligence,AI)辅助诊断技术在社区糖尿病性视网膜病变(diabetic retinop-athy,DR)大范围筛查的应用,为医联体一体化的综合防治服务模式提供参考.方法 从2020年罗湖区内52家社区健康服务中心在管的2型糖尿病患者中,按照分层抽样方法先随机抽取8个服务调查点,在每个调查点内采用简单随机抽样方法各抽取60例2型糖尿病患者,共480例(960只眼)作为调查对象.开展问卷调查和免散瞳眼底照相.分别由专业眼科医师团队和AI系统对眼底照片随机阅片、分型分级诊断.最后以专家团队2名及以上组员人工阅片结果作为DR阳性的判定标准,与AI筛查系统判定结果进行分析.结果 专家组筛检DR阳性186眼,阳性率为23.05%;AI筛检DR阳性219眼,阳性率为27.14%,两种筛检方法阳性率比较,差异无统计学意义(P=0.058).与专家组比较,AI筛检轻度非增殖性DR灵敏度为95.06%,特异度为94.04%,漏诊率为4.94%,误诊率为5.96%;筛检有转诊意义的其他类型DR灵敏度为95.83%,特异度为99.84%,漏诊率为4.17%,误诊率为0.16%.AI应用于DR筛检具有极高的敏感度和特异度;分期诊断具有极好的一致性,差异有统计学意义(Kappa值=0.851,P<0.01).AI-DR筛检试验阳性预测值为82.65%,阴性预测值为99.15%,漏诊率仅为2.69%,误诊率仅为6.12%.结论 AI辅助诊断技术应用于社区大范围DR筛查,能够快速、准确地筛查出阳性病例,实现早期预警、干预或转诊,具有较高的社会经济学效益.
基金项目
深圳市科技计划资助(KCXFZ20211020165803006)
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