基于深度学习的眼底疾病筛查诊断系统的初步研究

摘要：

目的:评估基于深度学习的眼底疾病筛查人工智能诊断系统的应用价值.方法:收集2018-07/12在我院就诊的患者1345例2690眼,通过分析比较眼科专家诊断及基于多层深度卷积神经网络学习的人工智能诊断系统的一致性,确定人工智能诊断系统的准确率、特异性和敏感性.结果:人工智能诊断系统的准确率为62.82％,所纳入患者的诊断结果有1～5(1.38±0.67)个诊断,其中1个诊断的准确率为56.09％,2个诊断的准确率为77.96％,3个诊断的准确率为84.61％,4个诊断的准确率为86.95％,5个诊断的准确率为60.00％;无明显异常及豹纹状眼底的一致性Kappa值分别为0.044、0.169,敏感性分别为3.00％、99.6％,特异性分别为99.7％、14.2％,其余诊断的一致性Kappa值高达0.57～1.00,敏感性高达65.1％ ～100％,特异性高达93.0％ ～100％.结论:基于多层深度卷积神经网络学习的人工智能诊断系统能较好地诊断眼底疾病,有望成为基层医疗的有效筛查工具.

关键词：人工智能、眼底照相、深度学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：20

资助基金：上海市卫生健康委员会卫生行业临床研究基金No. 20194Y0437

在线出版日期：2020-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1452-1455