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人工智能深度学习技术在辅助青光眼性
眼底病变图像标注中的应用研究
本文作者：刘含若白玮玲
张悦杜一帆王宁利
版权归中华医学会所有
本文来源：中华眼科医学杂志（电子版）00年8月第10卷4期ChinJOPhthalmolMed（ElectronicEdition）,August00,Vol.10,No.4
目的探索人工智能（AI)深度学习技术用于青光眼性眼底病变（GON）筛查检出的效能。方法采用诊断试验的研究方法，收集自年8月至年7月于首都医科医院北京同仁眼科中心青光眼门诊就诊患者的眼底图像00张（00只眼）。根据阅片方式的不同，将采用AI系统阅片的定义为AI系统组，将医师人工阅片的定义为医师组。其中，医师组包括高年资眼科医师（眼底照片诊断经验为10年以上）、低年资眼科医师（眼底照片诊断经验为5年以上，10年以内）及全科医师。各组均对所有眼底图像进行阅片和标注。年龄和性别的数据经S-W检验证实呈正态分布者，以均数±标准差表示。经Levene检验证实方差齐，AI系统与不同级别医师单张平均阅片时间的比较采用单因素方差分析，两两比较采用LSD-t检验。采用敏感度、特异度及工作特性曲线下面积（AUC）对AI模型进行预测和性能评价。诊断符合率以百分数表示，AI系统与眼科高级医师阅片诊断的符合率、AI系统与不同级别医师阅片诊断符合率的比较，均采用卡方检验。结果在医师组中，高年资眼科医师、低年资眼科医师及全科医师共6位医师共完成次阅片。其诊断符合率的比较，差异均有统计学意义（χ2＝4.34，3.56,4.13，5.,10.,11.；p0.05）。AI系统阅片测试的敏感度为.0％，特异度为88.6％，诊断符合率为90.5％，AUC为0.。在AI系统辅助下，标注的符合率提升最大的为位全科医师，分别达到了87.3％及8.5％。在AI系统辅助下，高年资眼科医师、低年资眼科医师及全科医师的平均阅片时间较独立阅片标注有明显缩短，差异均有统计学意义（ｔ＝4.、3.、6.；p0.05）。结论标准化智能AI标注辅助系统的应用有利于不同资质医师的准确诊断和提高效率。尤其，可以快速提升全科医师及低年资眼科医师标注的符合率。人工智能；青光眼；眼底图像
Applicationofartificialintelligencedeeplearningtechnologytoassistannotationofglau
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