深度学习增强设备检测糖尿病视网膜病变

据2月14日发表在《每日健康》网站上的一项研究称，深度学习增强设备可以准确检测糖尿病视网膜病变(DR)糖尿病护理。

对于参加初级保健筛查项目的2型糖尿病患者，来自阿姆斯特丹VU医疗中心的Frank D. Verbraak及其同事通过一种混合方法对视网膜图像进行分级深度学习之二的设备。将其视网膜病变的分类与参考标准进行比较DR的国际临床分类。共有1616名2型糖尿病患者接受了影像学检查。

研究人员发现，与参考标准相比，这种混合深度学习增强设备对威胁视力的DR的灵敏度/特异性为100/ 97.8%，对超过轻度DR的灵敏度/特异性为79.4/ 93.8%。

“将设备应用到卫生保健系统在糖尿病患者经常出现的初级保健站点，可以在必要时提高筛查患者的百分比，”作者写道。“此外，与目前的护理标准相比，这种设备将提高准确性，由于该设备对图像质量的直接反馈，将导致更多的患者拥有足够高质量的图像。”

除了一位作者外，其他所有人都披露了与资助这项研究的IDx LLC的财务关系。一名作者被列为与该研究对象相关的专利和专利申请的发明人。

---

---

版权©2019每日健康。保留所有权利。