人工智能工具使用眼部成像数据集来优化糖尿病眼部筛查

伦敦国王学院的研究人员使用来自超过 100,000 名糖尿病患者的匿名 NHS 眼部数据建立了一个 AI 模型，该模型可以提前三年准确预测谁有可能患上威胁视力的糖尿病视网膜病变 (DR)。

该研究发表在《通讯医学》杂志上。

DR 是一种眼部疾病，约三分之一的糖尿病患者受到影响，也是工作年龄成年人视力丧失的主要原因。

任何在 NHS 下被诊断患有糖尿病的 12 岁或以上的人都需要参加 NHS 糖尿病眼部筛查计划 (DESP) 进行的年度眼部检查，以了解 DR，该计划每年筛查约 320 万人，费用超过 8500 万英镑仅在英国。

AI 模型可以作为一种工具，通过使用眼睛后部的图像来预测一个人在一年、两年或三年内是否处于威胁视力的 DR 的低风险或高风险，从而实现个性化 DESP筛查。 NHS 目前没有。

在开发 AI 模型时，研究人员使用了来自伦敦东南部 DESP 的糖尿病患者的超过 120 万张视网膜图像。为了确保该模型足够强大，能够在不同的个体上准确工作，它在 INSIGHT 健康数据研究中心的约 70,000 张图像的数据集上进行了验证。

蒂莫西·杰克逊教授表示：“这个项目展示了整理、整理和共享常规收集的临床数据的巨大价值。它还展示了人工智能如何从炒作转变为切实的患者利益（有待进一步的临床研究）的未来之路。”博士。

“很高兴参与这个临床驱动的项目，该项目利用了国王大学生命科学与医学学院的跨领域能力。利用人工智能来预测糖尿病引起的视网膜疾病的发病率具有巨大的社会和经济前景。

Christos Bergeles 教授表示：“人工智能可以使糖尿病筛查项目现代化，而不会牺牲其目前防止视力丧失的能力。”

如果实施，个性化筛查将减轻视力丧失低风险人群的筛查负担，同时确保视力丧失高风险人群得到紧急就诊。这种方法每年可以为 NHS 节省数百万英镑和数千次预约。

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原文：https://medicalxpress.com/news/2024-09-ai-tool-eye-imaging-datasets.html
更多信息： Paul Nderitu 等人，使用深度学习预测 1、2 和 3 年的紧急转诊糖尿病视网膜病变和黄斑病变， e
期刊信息：通讯医学