Abstrakt
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.