评估自动化图像分析软件在糖尿病视网膜病变检测中的应用，以减少眼科医生的工作量

目的：评估自动化“有病/无病”分级系统在系统筛查项目中对糖尿病视网膜病变（DR）的安全性和工作量减少的影响。方法：从参加西班牙瓦伦西亚地区初级保健基础DR筛查项目的连续患者中每只眼获取一幅45°黄斑区图像。相对于手动分级作为金标准，确定自动化系统以“检测到一个或多个微动脉瘤指示疾病存在”为基础的敏感性和特异性。还记录了患者的年龄、性别和糖尿病史。结果：总共筛查了5278名糖尿病患者。患者的中位年龄和糖尿病持续时间分别为69岁和6.9年。估计DR的患病率为15.6%。该软件将43.9%的患者分类为无DR，26.1%的患者分类为图像不可分级。DR的敏感性为94.5%（95% CI 92.6-96.5），特异性为68.8%（95% CI 67.2-70.4）。自动化系统的总体准确性为72.5%（95% CI 71.1-73.9）。结论：目前的视网膜图像处理算法可以作为预筛选器用于标记带有病理病变的图像，可以在实践中实施。我们的结果表明，在实施DR筛查项目时可以考虑使用该算法。