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Created by
  • Haebom

저자

Meng Wang, Tian Lin, Qingshan Hou, Aidi Lin, Jingcheng Wang, Qingsheng Peng, Truong X. Nguyen, Danqi Fang, Ke Zou, Ting Xu, Cancan Xue, Ten Cheer Quek, Qinkai Yu, Minxin Liu, Hui Zhou, Zixuan Xiao, Guiqin He, Huiyu Liang, Tingkun Shi, Man Chen, Linna Liu, Yuanyuan Peng, Lianyu Wang, Qiuming Hu, Junhong Chen, Zhenhua Zhang, Cheng Chen, Yitian Zhao, Dianbo Liu, Jianhua Wu, Xinjian Chen, Changqing Zhang, Triet Thanh Nguyen, Yanda Meng, Yalin Zheng, Yih Chung Tham, Carol Y. Cheung, Huazhu Fu, Haoyu Chen, Ching-Yu Cheng

개요

GlobeReady는 재훈련이나 미세 조정 없이도 다양한 임상 환경에서 안저 질환 진단이 가능한 임상의 친화적인 AI 플랫폼입니다. 색 안저 사진(CPF)을 사용하여 11가지 안저 질환에 대해 93.9-98.5%의 정확도, 광간섭단층촬영(OCT) 스캔을 사용하여 15가지 안저 질환에 대해 87.2-92.7%의 정확도를 달성했습니다. 훈련이 필요 없는 지역 특징 증강을 활용하여 중국, 베트남, 싱가포르, 영국 등 다양한 지역의 병원에서도 높은 정확도를 유지하며(각각 88.9-97.4%, 86.3-96.9%, 73.4-91.0%, 90.2-98.9%), 내장된 신뢰도 측정 가능 진단 메커니즘을 통해 정확도를 더욱 향상시켰습니다 (CPF 사용 시 94.9-99.4%, OCT 사용 시 88.2-96.2%). 또한, CPF를 사용하여 49가지의 일반적 및 희귀 안저 질환에 대해 86.3%의 정확도, OCT를 사용하여 13가지 질환에 대해 90.6%의 정확도로 분포 외 케이스를 식별합니다. 임상의들은 GlobeReady의 사용 편의성과 임상적 관련성에 높은 점수(평균 4.6/5)를 부여했습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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재훈련 없이 다양한 임상 환경과 인구 집단에 적용 가능한 안저 질환 진단 AI 플랫폼을 제시.
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높은 진단 정확도와 신뢰도 측정 기능을 통해 의료진의 의사결정 지원.
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분포 외 케이스 식별 기능을 통해 진단의 신뢰성 향상.
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사용 편의성이 높아 임상 현장에서의 실용성이 우수함을 입증.
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전 세계 안과 의료 서비스 향상에 기여할 잠재력을 보유.
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한계점:
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특정 지역(싱가포르)에서의 정확도가 다른 지역에 비해 상대적으로 낮음.
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다양한 안저 질환에 대한 일반화 성능은 더욱 검증이 필요할 수 있음.
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장기적인 안정성 및 유지보수에 대한 추가적인 연구 필요.
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다양한 인종과 연령대에 대한 광범위한 임상 시험이 필요할 수 있음.
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