人工智能初筛分流在大规模糖尿病视网膜病变筛查中的应用

摘要

目的探索人工智能（AI）初筛分流在大规模糖尿病视网膜病变（DR）筛查中的应用。方法 2018年5至7月在新疆维吾尔自治区喀什市和克孜勒苏柯尔克孜自治州,8 005例糖尿病患者参加了DR筛查,所有患者均行免散瞳的眼底彩照检查,每眼采集2张眼底彩照（分别以视盘和黄斑为中心）。拍照完成后,首先使用AI系统对每例患者的4张眼底彩照进行判定,如均为可分级且无DR时,直接产生AI报告,并随机抽取1/3至读片中心由眼科医师组分级以作质量控制（组A）。此外,如4张眼底彩照中,任意一张图片判别为无法分级或存在DR时,该患者的所有眼底彩照均需行人工分级（组B）。从组A和组B中分别随机抽取300例患者的眼底照片,由眼科医师组作出最终判别,确定AI和人工分级判定需转诊DR（增殖前或增殖期DR,或糖尿病黄斑水肿）的准确性。结果在8 005例参加筛查的糖尿病患者中,男3 220例（40.2%）,女4 785例（59.8%）,年龄（58.3±10.6）岁。经AI初筛后,AI直接产生报告5 267例（65.8%）,另外2 738例（34.2%）需要进行人工分级。在组A中,AI和人工判定需转诊DR的准确性和特异度均为100.0%。在组B中,AI和人工判定需转诊DR的准确性分别为75.8%和90.3%,灵敏度分别为100%和79.1%。结论在大规模的DR筛查中,使用AI作为DR的初筛手段,可在不遗漏需转诊DR病例的情况下,减少约60%的图片分级工作量。