《糖尿病护理》(DiabetesCare)杂志1月刊发表的一项多中心、头对头、真实世界研究比较了7种自动人工智能（AI）糖尿病视网膜病变筛查系统。
结果发现只有1种算法与医生人工筛查效果相当，敏感性为80.47%，特异性为81.28%。研究显示，与医生的诊断相比，有3种算法表现还算好，而有1种表现则较差，敏感性仅为74.42%。这表明，AI用于检测糖尿病眼病可能并不像开发者宣称的那样有效。
由于治疗糖尿病视网膜病变的方法在早期最有效，眼科医生需要一种准确的方法来快速识别需要治疗的患者。
为了克服这个问题，研究者和供应商开发了AI算法来帮助准确检测糖尿病视网膜病变。本研究测试的7种基于AI的算法有五家公司，两家在美国，一家在中国，一家在葡萄牙，还有一家在法国。虽然许多这些公司在临床试验中报告了出色的结果，但它们在现实世界中的表现却是未知的。
研究者对近2.4万名退伍*人的视网膜图像使用了基于算法的技术，将每一种算法的表现以及在退伍*人事务部（VA）远端视网膜筛选系统工作的人工筛选者的表现与眼科专家在看相同图像时给出的诊断结果进行了比较。
结果表明，AI的表现不如临床医生。
研究者还发现，当分析来自西雅图和亚特兰大医疗机构的患者的图像时，AI的表现有所不同——这表明AI可能需要用更广泛的图像进行训练。摄影器材和技术的差异可能是一种解释。
虽然许多研究都强调了AI和机器学习促进医务人员工作的潜力，但这项研究结果表明，这项技术在很大程度上仍处于起步阶段。
（沐雨编译）
来源：ArtificialIntelligenceFallsShortinDetectingDiabeticEyeDisease
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