目的 提出基于眼底照相的糖尿病视网膜病变(DR)智能辅助诊断技术的评价体系并评估其应用价值.方法 采用诊断性试验研究方法,建立基于眼底照相的DR智能辅助诊断技术的评价体系.收集2017年1月至2018年10月在湖州师范学院附属第一manbet官网登录
眼科临床DR筛查的331例糖尿病患者662眼的彩色眼底照片,比较并评价专家诊断结果 和智能辅助诊断结果.评价体系分为初级评价、中级评价和高级评价,初级评价为在所有接受DR智能辅助诊断技术的糖尿病患者中对非DR(NDR)的诊断一致率;中级评价为对已诊断为DR(1～4级)患者DR病变程度的诊断一致率;高级评价为在所有接受DR智能辅助诊断的糖尿病患者中对于DR分级(0～4级)的诊断一致率.其中中级评价包括了2种评价方法,主要评价指标包括灵敏度、特异度和一致性.结果专家诊断组结果显示,NDR患者占22.7％,轻度、中度和重度NPDR患者分别占19.9％、18.7％和25.7％,PDR占13.0％.智能辅助诊断组结果显示NDR患者占25.8％;轻度、中度和重度NPDR患者分别占19.7％、19.3％和22.8％,PDR患者占12.4％.按照本研究提出的评价体系,初级评价中智能辅助诊断灵敏度为91.4％,特异度为84.7％,Kappa系数为0.72;中级评价方法1中智能辅助诊断灵敏度(判断被测者患有重度DR的准确率)为88.4％,特异度(判断被测者患有
作者：郑博；杨卫华；吴茂念；朱绍军；翁铭；张娴；张民军
来源：中华实验眼科杂志 2019 年 37卷 8期
