Využití umělé inteligence v záchytu diabetické retinopatie. Přehled

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11120%2F21%3A43922257" target="_blank" >RIV/00216208:11120/21:43922257 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00064173:_____/21:N0000258

Výsledek na webu

<a href="https://www.prolekare.cz/linkout/128354" target="_blank" >https://www.prolekare.cz/linkout/128354</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Využití umělé inteligence v záchytu diabetické retinopatie. Přehled

Popis výsledku v původním jazyce

Cíl: Práce seznamuje čtenáře s pokroky v hodnocení snímků sítnice pomocí umělé inteligence se zaměřením na screening diabetické retinopatie (DR). Popsány budou základní principy umělé inteligence a algoritmy, které se již dnes v klinické praxi používají nebo jsou krátce před schválením. Metodika: Literární rešerše zaměřená na charakteristiky a mechanismy jednotlivých přístupů k využití umělé inteligence (artificial intelligence AI). Hodnotili jsme anglicky psané články publikované do června 2020 s užitím klíčových slov: „diabetic retinopathy screening“, „deep learning“, „artificial intelligence“ a „automated diabetic retinopathy system“. Výsledky: Moderní systémy pro screening diabetické retinopatie využívající hluboké neuronové sítě dosahují ve většině publikovaných studií senzitivity i specificity nad 80 %. Výsledky konkrétních studií se liší v závislosti na definici zlatého standardu, velikosti souboru a hodnocených parametrech. Závěr: Hodnocení snímků pomocí AI do budoucna zrychlí a zefektivní diagnostiku DR a umožní i při nárůstu pacientů s diabetem bez adekvátního nárůstu počtu oftalmologů zachovat minimálně stávající kvalitu péče.

Název v anglickém jazyce

Artificial intelligence in diabetic retinopathy screening. A review

Popis výsledku anglicky

Objective: The aim of this comprehensive paper is to acquaint the readers with evaluation of the retinal images using the arteficial intelligence (AI). Main focus of the paper is diabetic retinophaty (DR) screening. The basic principles of the artificial intelligence and algorithms that are already used in clinical practice or are shortly before approval will be described. Methodology: Describing the basic characteristics and mechanisms of different approaches to the use of AI and subsequently literary minireview clarifying the current state of knowledge in the area. Results: Modern systems for screening diabetic retinopathy using deep neural networks achieve a sensitivity and specificity of over 80 % in most published studies. The results of specific studies vary depending on the definition of the gold standard, number of images tested and on the evaluated parameters. Conclusion: Evaluation of images using AI will speed up and streamline the diagnosis of DR. The use of AI will allow to keep the quality of the eye care at least on the same level despite the raising number of the patients with diabetes.

Druh

J_SC - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

CEP obor

—

OECD FORD obor

30207 - Ophthalmology

Projekt

—

Návaznosti

V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Česká a slovenská oftalmologie

ISSN

1211-9059

e-ISSN

—

Svazek periodika

77

Číslo periodika v rámci svazku

5

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

223-230

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85123421690