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基于人工智能的糖尿病视网膜病变筛查系统及其在澳大利亚和新加坡现实临床环境中的应用

陈德杰克

问题陈述：世界卫生组织于 2018 年宣布，全球有 4.22 亿人患有糖尿病。糖尿病视网膜病变 (DR) 造成的视力损害和失明的预计影响将导致重大的公共健康和经济后果。如果通过年度眼部筛查及早发现，DR 是可以预防和治疗的。然而，由于发展中国家和发达国家的农村或偏远地区缺乏训练有素的眼保健专业人员，全球筛查率较低。
方法：基于CSIRO澳大利亚电子健康研究中心的研究，TeleMedC团队将基于人工智能的糖尿病视网膜病变筛查系统-DR分级机商业化，这是一种针对糖尿病患者的自动DR分级和初步转诊决策支持工具。基于云的远程眼科框架具有以下功能： (1)基于深度学习的图像质量评估装置；(2) 基于深度学习的 DR ???有病/无病??? 评估视网膜图像的阴影；(3) DR损伤限制和DR级别标志；(4) 患者转诊/无转诊选择的初步报告；(5) 眼科专家对 DR 感染进行审查并建立了解转诊途径。自 2016 年 12 月起，DR 分级机已在西澳大利亚米德兰的一家 GP 超级诊所部署。
结果：此实施的结果发表在 JAMA Network Open 文章（2018 年 9 月）中，该文章对 291 名患者进行了评估。该系统正确识别了所有 12 名患有真实疾病的患者（敏感性 100%），并将 23 名患者错误分类为患有疾病（特异性 92%）。自 2018 年初以来，DR 分级机一直在新加坡国立大学医院眼科和 30 家全科医生诊所进行测试，初步结果类似或更好，有待发布。
结论：基于人工智能的 DR 筛查系统在医疗机构内提供快速 DR 患者转诊决策支持。由于其成本低、节省时间且患者接受度高，它使来自资源贫乏和服务不足的偏远地区的患者受益。该系统受到初级保健提供者的好评。