-
Je něco špatně v tomto záznamu ?
Využití umělé inteligence v záchytu diabetické retinopatie. Přehled
[Arteficial intelligence in diabetic retinopathy screening. A review]
Z. Straňák, M. Penčák, M. Veith
Jazyk čeština Země Česko
Typ dokumentu přehledy
- MeSH
- algoritmy MeSH
- diabetická retinopatie * diagnóza MeSH
- lidé MeSH
- senzitivita a specificita MeSH
- umělá inteligence * MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- přehledy MeSH
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.
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.
Arteficial intelligence in diabetic retinopathy screening. A review
Citace poskytuje Crossref.org
- 000
- 00000naa a2200000 a 4500
- 001
- bmc21027160
- 003
- CZ-PrNML
- 005
- 20211208105332.0
- 007
- ta
- 008
- 211022s2021 xr ca f 000 0|cze||
- 009
- AR
- 024 7_
- $a 10.31348/2021/6 $2 doi
- 040 __
- $a ABA008 $b cze $d ABA008 $e AACR2
- 041 0_
- $a cze $b eng
- 044 __
- $a xr
- 100 1_
- $a Straňák, Zbyněk $u Oftalmologická klinika, 3. lékařská fakulta, Univerzita Karlova, a Fakultní nemocnice Královské Vinohrady, Praha $7 xx0227541
- 245 10
- $a Využití umělé inteligence v záchytu diabetické retinopatie. Přehled / $c Z. Straňák, M. Penčák, M. Veith
- 246 31
- $a Arteficial intelligence in diabetic retinopathy screening. A review
- 520 3_
- $a 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.
- 520 9_
- $a 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.
- 650 12
- $a diabetická retinopatie $x diagnóza $7 D003930
- 650 12
- $a umělá inteligence $7 D001185
- 650 _2
- $a senzitivita a specificita $7 D012680
- 650 _2
- $a lidé $7 D006801
- 650 _2
- $a algoritmy $7 D000465
- 655 _2
- $a přehledy $7 D016454
- 700 1_
- $a Penčák, Martin $u Oftalmologická klinika, 3. lékařská fakulta, Univerzita Karlova, a Fakultní nemocnice Královské Vinohrady, Praha $7 xx0228136
- 700 1_
- $a Veith, Miroslav $u Oftalmologická klinika, 3. lékařská fakulta, Univerzita Karlova, a Fakultní nemocnice Královské Vinohrady, Praha $7 xx0228135
- 773 0_
- $w MED00010980 $t Česká a slovenská oftalmologie $x 1211-9059 $g Roč. 77, č. 5 (2021), s. 223-230
- 856 41
- $u https://www.prolekare.cz/casopisy/ceska-slovenska-oftalmologie/2021-5-2/vyuziti-umele-inteligence-v-zachytu-diabeticke-retinopatie-prehled-128354 $y plný text volně dostupný
- 910 __
- $a ABA008 $b A 202 $c 639 $y p $z 0
- 990 __
- $a 20211022 $b ABA008
- 991 __
- $a 20211208105330 $b ABA008
- 999 __
- $a ok $b bmc $g 1721871 $s 1147671
- BAS __
- $a 3
- BAS __
- $a PreBMC
- BMC __
- $a 2021 $b 77 $c 5 $d 223-230 $i 1211-9059 $m Česká a slovenská oftalmologie $x MED00010980 $y 128354
- LZP __
- $c NLK108 $d 20211122 $b NLK111 $a Meditorial-20211022