Deneye - AI Derecelendirme Modülü

AI Derecelendirme Modülü

Retinal fotoğrafları iki saniyeden kısa sürede okuyan ve oftalmologların diyabetik göz hastalığını kalıcı hasar oluşmadan önce tespit etmelerine yardımcı olan yapay zeka.

Deneye AI Derecelendirme Modülü fundus fotoğraflarını analiz eder ve beş uluslararası standart DR şiddet derecesinden birini atar. Bu, inceleme yapan oftalmologa hemen kanıta dayalı bir başlangıç noktası sağlar ve iş yükünü azaltırken tam klinik sorumluluk sağlar.

Yapay zeka hiçbir zaman bağımsız olarak çalışmaz. Her derece, herhangi bir klinik işlem yapılmadan önce sertifikalı bir oftalmolog tarafından incelenir ve onaylanır.

Verilerin tanıdık olduğu yerde güvenlik. Modelin tuttuğu veri seti ve her iki IDRiD değerlendirme seti (1.249 resim) üzerinde, hiçbir şiddetli veya proliferatif DR vakası “DR Yok” olarak sınıflandırılmamıştır. Güçlü alan kayması olan veri setlerinde bu fark bozulur — her AI derecesinin bir oftalmolog tarafından incelenmesinin ve her yeni dağıtım sitesinin önce kendi resimleriyle değerlendirilmesinin ana nedeni budur.

Nasıl çalışır

Fotoğraftan derecelendirme sonucuna kadar üç adım

1

Görüntü yakalandı

Bir tarama teknisyeni, herhangi bir standart fundus kamerası kullanarak hastanın retinasının fotoğrafını çeker. Görüntü Deneye platformuna yüklenir — kalıcı internet bağlantısı olmayan uzak bir konumdan bile.

2

Yapay zeka <2 saniyede derecelendirir

AI modeli görüntüyü ön işler ve 5 puanlı Uluslararası Klinik DR Ölçeğine göre bir DR şiddet derecesi tahmin eder. Sonuç hemen oftalmologun görev listesinde görünür.

3

Oftalmolog onaylar

Sertifikalı bir oftalmolog görüntüyü ve AI önerisini inceler. Dereceyi onaylar, ayarlar veya geçersiz kılar. Sonuç, ancak insan incelemesinden sonra hastaya ulaşır.

Beş DR şiddet derecesi

Uluslararası Klinik Diyabetik Retinopati Şiddet Ölçeğine dayanır

Derece	Ad	Anlamı	Önerilen takip
0	DR Yok	Retinada diyabetik hasarın görünür işareti yok	Rutin yıllık tarama
1	Hafif NPDR	Erken değişiklikler: mikroanörizmler (retinal kan damarlarında küçük çıkıntılar)	Oftalmolog tarafından inceleme
2	Orta NPDR	Daha yaygın değişiklikler: kanaması, sert eksüdalar, pamuk leke noktaları	Oftalmolog tarafından inceleme
3	Şiddetli NPDR	Önemli damarsal hasar, proliferatif DR'ye ilerleme riski yüksek	Retina uzmanına acil sevk
4	Proliferatif DR	İleri aşama: kırılgan yeni kan damarlarının büyümesi, ciddi görme kaybı riski yüksek	Tedavi için acil sevk (ör. lazer, enjeksiyonlar)

37.368 görüntüde bağımsız doğrulama

Dört ülkeden dört bağımsız veri seti üzerinde test edildi — eğitim sırasında hiçbiri kullanılmadı

DR derecelendirmesinde standart performans ölçüsü İkinci Dereceden Ağırlıklı Kappa (QWK) — yapay zekanın derecelerini uzman oftalmolog dereceleriyle karşılaştıran ve daha büyük anlaşmazlıklar için daha ağır cezalar uygulayan bir istatistiktir. 0 (şans kadar iyi değil) ile 1,0 (mükemmel uyum) arasında değişir. 0,80'in üstündeki bir kappa, DR derecelendirme literatüründe genellikle “mükemmel” olarak kabul edilir.

Veri Seti	Görüntüler	Ülke	QW Kappa	Bitişik doğruluk
APTOS 2019 (hold-out)	733	Hindistan	0.896	97.5%
IDRiD Training	413	Hindistan	0.710	90.8%
IDRiD Testing	103	Hindistan	0.607	85.4%
Messidor-2	1,744	Fransa	0.499	89.1%
EyePACS	35,108	ABD	0.420	87.4%
Toplam (dış)	37,368	4 ülke	0.440	87.6%

APTOS tutma satırı, modelin kendi eğitim veri setinden tutma görüntülerinden oluşur; diğer dört set tamamen dıştadır — model onları hiçbir biçimde görmemiştir.

Alan kayması hakkında not (Messidor-2 kappa 0,499, EyePACS 0,420). Model Hint retinal fotoğrafları (APTOS 2019) üzerinde eğitildi. Messidor-2 ve EyePACS görüntüleri, farklı kameralar, aydınlatma koşulları ve hasta demografisine sahip Fransız ve ABD kliniklerinden gelir ve derecelendirme hassasiyeti buna göre düşer — bu iki veri setinde sırasıyla 110'den 2'si ve 1.580'den 111'i şiddetli veya proliferatif vakalar “DR Yok” olarak derecelendirildi. Alan kayması, DR AI literatüründe iyi belgelenmiş bir zorluktur. Yapay zekanın zorunlu oftalmolog incelemesi altında kesinlikle bir sıralama yardımcısı olmasının ve her dağıtım sitesinin klinik kullanımdan önce kendi resimleriyle değerlendirilmesinin nedeni budur.

Eğitim eğrileri ve karışıklık matrisi

APTOS 2019 eğitim seti (2.929 görüntü), %20 tutma doğrulaması (733 görüntü). Elde edilen en iyi QWK: 0,896.

20 epok boyunca epok başına eğitim kaybı ve QW kappa — Epok başına eğitim ve doğrulama kaybı ve QWK. Yakınsama, head-only fazından sonra (ilk 3 epok) gerçekleşir. Model, epok 20'ye kadar stabil QWK 0,896'ya ulaşır.

5x5 karışıklık matrisi: APTOS tutma seti üzerinde AI derecesi vs uzman derecesi — 733 görüntülü APTOS tutma seti üzerinde karışıklık matrisi. Köşegen dışı hatalar neredeyse tamamen bitişik derecedir (bir adım). Derece 0 “DR Yok” sütununda hiçbir şiddetli veya proliferatif vaka (dereceler 3–4) görünmez.

Ayrıntılı bir AI Derecelendirme Raporu istek üzerine mevcuttur. Rapor, tüm veri setleri arasında tam doğrulama metrikleri, veri seti başına karışıklık matrisleri, derece dağılımı karşılaştırmaları ve tam yöntem belgesi içerir.

Raporu talep edin