协和眼科牵头 ，5 家眼科中心同发力，用 AI 助力 13 种眼底疾病检测
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原文中文，约4800字，阅读约需12分钟。
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内容提要
根据《四百万体检人群健康蓝皮书》，眼底异常的检出率连年上升，已成为全球最常见的致盲因素。北京协和医院等单位合作开发了深度学习系统(DLS)，提高了初级眼科医生的诊断一致性约12%，为13种主要眼底疾病的自动检测提供了新方法。研究结果显示，DLS的总体疾病诊断敏感性和特异性分别达到96.6%和81.8%。该研究为初级眼科医生提供了有效的临床方法，但仍需要人类医生的参与。
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关键要点
- 眼底异常的检出率逐年上升，已成为全球最常见的致盲因素。
- 北京协和医院等单位开发了深度学习系统(DLS)，提高初级眼科医生的诊断一致性约12%。
- DLS的总体疾病诊断敏感性和特异性分别达到96.6%和81.8%。
- 研究通过前瞻性临床试验评估DLS在检测13种主要眼底疾病方面的性能。
- DLS由图像质量评估模型和诊断模型两部分组成，能够判断图像质量并生成诊断建议。
- 研究收集了81,395张彩色眼底摄影数据，扩大了数据总量。
- 研究中，750名参与者接受了眼底影像检查，涵盖多种眼底疾病。
- DLS帮助初级眼科医生显著提高诊断一致性，但仍需人类医生参与。
- 研究显示，DLS在多种重大眼底疾病的检测中显著提高了诊断一致性。
- DLS的应用有助于减少不必要的转诊和医疗费用。
- 研究结果表明，初级眼科医生能够区分眼底异常与正常，但对特定疾病的诊断仍有缺失。
- 研究存在局限性，包括数据集偏差和参与者的单一性。
- 陈有信教授在眼底医学和AI应用方面做出了重要贡献，推动了相关研究和技术的发展。
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