Diabetes Care：新研讨发现多种人工智能算法在检测糖尿病视网膜病变方面存在性能差别

2021年1月9日讯/BIOON/---仍旧是美国成人失明新病例的次要起因。视网膜病变是招致目力降低的最罕见的相关眼病。然则，今朝缺乏眼科保健提供者，这将不行能知足为这一人群提供需要的年度筛查的需求。一项新的研讨考查了七种基于人工智能的筛查算法在视网膜病变（diabetic retinopathy）方面的无效性。相关研讨成果于2021年1月5日在线颁发在Diabetes Care期刊上，论文题目为“Multicenter, Head-to-Head, Real-World Validation Study of Seven Automated Artificial Intelligence Diabetic Retinopathy Screening Systems”。

图片来自Diabetes Care, 2021, doi:10.2337/dc20-1877。

在这项研讨中，研讨职员将这些算法与视网膜专家的业余常识进行了比拟。5家公司开辟了这些测试算法：两家在美国（Eyenuk，Retina-AI Health），一家在中国（Airdoc），一家在葡萄牙（Retmarker）和一家在法国（OphtAI）。

这些研讨职员将基于算法的技术部署在2006年至2018年时代在入伍武士事务普吉特海湾卫生保健体系（Veterans Affairs Puget Sound Health Care System）和亚特兰年夜入伍武士医疗保健体系（Atlanta VA Health Care System）寻求糖尿病视网膜病变筛查的近2.4万名入伍武士的视网膜图像上。

这些研讨职员发现，这些算法的性能并不像它们宣称的那样好。此中的多家公司在临床研讨中申报了精彩的成果。然则，它们在真实天下情况中的表示是未知的。他们进行了一项测试：每种算法的性能和在VA远间隔视网膜筛查体系中任务的人类筛查员的表示都与专家眼科大夫在检查雷同图像时给出的诊断进行了比拟。与大夫的相比，有三种算法表示相称好，一种算法表示较差。但在这项测试中，只有一种算法的表示与人类筛查职员一样好。

论文第一作者、华盛顿年夜学医学院眼科助理传授Aaron Lee说，“令人震惊的是，尽管这些算法活着界上的某些处所被使用，然则它们的表示并纷歧致。”

摄像设备和技术的分歧能够是一种解释。这些研讨职员表现，他们的实验标明，关于任何想要先使用人工智能挑选算法进行测试并遵循若何正确获取患者眼睛图像的指导准绳的实践来说，这有何等紧张，这是由于这些算法被设计为在最低质量的图像上任务。

这项研讨还发现，在阐发来自西雅图和亚特兰年夜保健体系的患者群体的图像时，这些算法的性能有所分歧。这是一个令人诧异的成果，这能够标明这些算法必要用更多类型的图像进行训练。（100医药网 100yiyao.com）

参考材料：

1.Aaron Y. Lee et al. . Diabetes Care, 2021, doi:10.2337/dc20-1877.

2.AI algorithms detect diabetic eye disease inconsistently

https://newsroom.uw.edu/news/ai-technology-doesnt-reliably-detect-diabetic-eye-disease