基于眼底照相的糖尿病视网膜病变智能辅助诊断技术评价体系的建立及应用

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医院眼科临床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(判断被测者患有轻度DR的准确率)为91.1％,Kappa系数为0.79;中级评价方法2中智能辅助诊断灵敏度为80.5％,特异度为93.3％,Kappa系数为0.75;高级评价中智能辅助诊断Kappa系数为0.62.结论 基于眼底照相的DR智能辅助诊断技术的评价体系可用于DR智能辅助诊断技术的评价,可作为DR智能辅助诊断应用场景选择的依据.