成年人证明的“智能”糖尿病视网膜病变诊断工具也适用于儿童

糖尿病retinopathy-a障碍表现为小血管内膜损伤眼睛的视网膜(光聚焦区)和视力丧失的主要原因已经被上升的数量近年来儿童和青少年患1型或2型糖尿病会增加。尽管美国糖尿病协会(ADA)建议定期筛查儿童糖尿病视网膜病变，但据估计，只有不到一半的青少年糖尿病患者遵循这一建议。如果不及早发现和治疗，这些患者随着年龄的增长会面临严重的视力问题或失明的风险。

在最近的一项研究中报告于2021年1月21日在线报告糖尿病护理，约翰霍普金斯医学和三个其他美国医学院的小儿内分泌和眼科研究人员证明了自主人工智能（AI）可用于检测儿科糖尿病性视网膜病变和高灵敏度，特异性和诊断性（检测准确性） - 而无需人类解释。该技术已被批准为成年人糖尿病这是ADA针对21岁及以上患者的视网膜病变筛查指南的一部分。

因为人工智能筛查不需要眼睛扩张，它需要更少的时间，对儿科患者来说更容易接受。因此，这项研究中的患者坚持接受ADA定义的定期视网膜病变筛查的人数增加了一倍多。

该研究的主要作者、医学博士里莎·沃尔夫说:“在成年人中使用自主人工智能在诊断可治疗的糖尿病性视网膜病变时，已经显示出极高的敏感性、特异性和准确性，而非轻度糖尿病性视网膜病变。”约翰霍普金斯大学医学院的约翰霍普金斯儿童中心儿科内分泌学家和助理教授。ob体育开户网址“因此，随着儿童糖尿病发病率的上升——尤其是与视网膜病变早发相关的2型糖尿病——我们认为，看看人工智能能否在坚持筛查指南和对年轻患者进行早期诊断方面做出改善是很重要的。”

共310儿科患者研究对象为糖尿病患者，为期12个月。参与者的平均年龄为12岁，其中47%为男性，代表了广泛的种族(57%的白人，32%的黑人，4%的西班牙裔，7%的亚洲人或其他人种)。患者主要是1型糖尿病(82%)，首次诊断为1型或2型糖尿病的平均年龄为9岁。

152名参与者(49%)报告在参加研究之前进行了糖尿病眼部扩张检查，但只有17名(11.3%)在他们的病例档案中有筛查测试的记录。然而，通过一种特殊的统计计算，研究人员能够衡量这些患者在筛查依从性方面的改善，然后对整个组进行评估。

在该研究中，数字眼底摄影 - 不需要扩张，只需要几分钟，并产生高质量的图像，用于通过训练观察员检测视网膜病变 - 与摄像机内置的完全自主AI系统一起使用。这消除了人类评估需要诊断。

为了验证AI系统制造的诊断，由未被告知AI解释的视网膜专家独立审查相同的颜色照片。

在310名参与者中，AI对302例（97.5％）病例的视网膜病变或无视网膜病变进行了准确的解释。未解释的八个图像集是由于参与者无法在摄影闪光期间保持他或她的眼睛或根据需要进行重点。

总体而言，儿童AI解释的敏感度（85.7％），特异性（79.3％）和诊断（97％）基于视网膜专家定义的这些特征的参考标准。无论种族，种族，年龄和性别如何，都看到了这一高水平。

实施AI筛选系统后，粘附率从49％提高至95％，同比增长111％。

"Our results show that autonomous AI—proven as a safe and effective means of diagnosing diabetic retinopathy in adults—also deserves a role in screening for this disease in younger patients," says retina specialist Roomasa Channa, M.D., senior study author and assistant professor of ophthalmology and visual sciences at the University of Wisconsin School of Medicine and Public Health.

---

---