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Value analysis of artificial intelligence film reading in assessing diabetic retinopathy and predicting chronic complications
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- Author:
- No author available
- Journal Title:
- Chinese Journal of Diabetes
- Issue:
- 11
- DOI:
- 10.3969/j.issn.1006⁃6187.2022.11.004
- Key Word:
- 糖尿病,2型;视网膜病变;人工智能读片;并发症;应用价值
Abstract： 目的 探讨人工智能(AI)读片对评估DR及预测慢性并发症的价值.方法 选取2017年1月至2018年12月于我院内分泌科治疗的DR筛查患者2260例,采用无散瞳眼底照相结合AI读片进行筛查,评估AI读片的诊断效能.根据眼底分析结果将所有患者分为单纯T2DM组(T2DM,n=1803)、非增生型糖尿病视网膜病变组(NPDR,n=291)、增生型糖尿病视网膜病变组(PDR,n=166),比较各组血糖谱和DM慢性并发症情况,评估PDR、NPDR与DM慢性并发症的关系.结果 AI系统在T2DM人群中筛查DR的灵敏度为93.87％,特异度为96.95％,人工系统诊断DR的灵敏度为95.84％,特异度为96.01％,κ值为0.825,二者诊断效能相似(P>0.05).NPDR、PDR组FPG、HbA1c高于T2DM组(P<0.05).NPDR、PDR组DKD、糖尿病足病(DF)、糖尿病周围神经病变(DPN)发生率高于T2DM组(P<0.05),PDR组DKD、DF发生率高于NPDR组(P<0.05).Spearman相关分析显示,NPDR、PDR与DKD、DF、DPN呈正相关(P<0.05).结论 AI读片可用于T2DM人群DR筛查,有效预测其他慢性并发症发生.
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