• 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

. 2021 ; 77 (5) : 223-230.

Jazyk čeština Země Česko

Typ dokumentu přehledy

Perzistentní odkaz   https://www.medvik.cz/link/bmc21027160

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

Najít záznam

Citační ukazatele

Nahrávání dat ...

Možnosti archivace

Nahrávání dat ...