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人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、拓展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴科学技术,目前已在智能医疗方面取得了重大突破,且其在糖尿病视网膜病变(DR)、早产儿视网膜病变等眼底疾病的诊疗中展现出了巨大潜力。国内外已开展多项AI技术应用于DR筛查的临床试验,其不仅具有较高的准确率,而且可为医生节省阅片时间,降低社会、医疗工作及患者的负担。但目前由于缺乏针对DR智能诊断技术的评估系统,AI系统的准确性尚缺乏大数据的验证。其次,大部分研究的彩色眼底照片拍摄范围为后极部45°,仅显示了最容易发病的区域,使得有些病变无法被检测。此外,目前DR筛查系统尚未应用于临床,大多数处于前瞻性研究试验阶段,从研发环境到临床仍存在诸多障碍,医生无法使用真实的患者数据来评估AI系统,因此在临床中并未普及。未来可进一步完善和建立DR筛查的算法以及诊断模型,使DR的AI筛查更加准确。

作者:邬艳蓉;夏桂媚;高清月;袁自由;郝少峰

来源:中华眼底病杂志 2021 年 37卷 6期

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作者:
邬艳蓉;夏桂媚;高清月;袁自由;郝少峰
来源:
中华眼底病杂志 2021 年 37卷 6期
标签:
人工智能 糖尿病视网膜病变 综述 Artificial intelligence Diabetic retinopathy Review
人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、拓展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴科学技术,目前已在智能医疗方面取得了重大突破,且其在糖尿病视网膜病变(DR)、早产儿视网膜病变等眼底疾病的诊疗中展现出了巨大潜力。国内外已开展多项AI技术应用于DR筛查的临床试验,其不仅具有较高的准确率,而且可为医生节省阅片时间,降低社会、医疗工作及患者的负担。但目前由于缺乏针对DR智能诊断技术的评估系统,AI系统的准确性尚缺乏大数据的验证。其次,大部分研究的彩色眼底照片拍摄范围为后极部45°,仅显示了最容易发病的区域,使得有些病变无法被检测。此外,目前DR筛查系统尚未应用于临床,大多数处于前瞻性研究试验阶段,从研发环境到临床仍存在诸多障碍,医生无法使用真实的患者数据来评估AI系统,因此在临床中并未普及。未来可进一步完善和建立DR筛查的算法以及诊断模型,使DR的AI筛查更加准确。