Реальная диагностическая эффективность алгоритма искусственного интеллекта при скрининге диабетической ретинопатии

Это проспективное клиническое исследование предназначено для оценки реальной диагностической эффективности модели ИИ при выявлении референтной диабетической ретинопатии (RDR, определяемой как более легкая NPDR) путем оценки ее чувствительности и специфичности по сравнению с эталонным клиническим эталонным семипольным стандартом. стереоскопическая фотография.

Субъектами, включенными в это исследование, являются пациенты с СД1 или СД2. Делаются квалифицированные цветные изображения глазного дна и семипольные стереоскопические фотографии каждого глаза субъекта. Изображения глазного дна оцениваются по RDR с помощью тестируемого алгоритма, а стереоскопические изображения с семью полями того же глаза оцениваются офтальмологом, что служит золотым стандартом для сравнения производительности алгоритма.

В испытании планируется принять участие 1000 субъектов. При доверительном интервале 95 % ожидается, что чувствительность составит не менее 87 %, а специфичность — 89 % или выше.

Качество изображений глазного дна оценивается в соответствии с Национальным руководством по скринингу и оценке DR, опубликованным Китайским офтальмологическим обществом и Китайской ассоциацией врачей в 2017 году.

Классификация РДР основана на Национальном руководстве по клинической диагностике и лечению ДР, опубликованном Китайским офтальмологическим обществом в 2014 году.

Краткий обзор клинического протокола выглядит следующим образом:

Этап набора кандидатов: набор квалифицированных участников; Клиническая фаза: визуализация и диагностика искусственным интеллектом и офтальмологом; Фаза статистического анализа: сравнение двух результатов; Заключительный этап: окончательный отчет и архивирование