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目的 探讨人工智能视网膜微血管指标分析在糖尿病视网膜病变(DR)、糖尿病肾病(DN)等糖尿病并发症诊断中的应用价值.方法 选取2022年1-12月健康医学科和内分泌科共305例受检者作为研究对象,并根据糖尿病及并发症情况分为健康对照组(n = 119)、糖尿病无DR组(n = 100)、糖尿病并发DR组(n = 86).糖尿病并发DR组进一步分为无DN组(n = 50)与并发DN组(n = 36).收集所有受试者的临床资料、实验室检查指标及眼底照相检查结果.本研究采用独立样本t检验、Kruskal-Wallis H检验、logistic回归分析进行数据统计分析.结果 三组间FBG、2hPBG、HbA1c、视网膜中央动脉当量(CRAE)、视网膜动静脉比值(AVR)差异有统计学意义(P<0.05).糖尿病并发DR的患者中,无DN组与并发DN组的糖尿病病史、出血总个数、渗出总面积、渗出最大面积及渗出总个数差异有统计学意义(均P<0.05).视网膜微血管指标与DN存在相关性,当视网膜出血总面积、渗出总面积、渗出最大面积增加时,DN患病风险上升.结论 AI视网膜微血管分析对糖尿病患者并发症的情况有提示和辅助诊断的价值.

作者:张锐;周颖;倪文吉;黄亚;李丹丹;金涛;钟勇

来源:实用医学杂志 2024 年 40卷 8期

知识库介绍

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作者:
张锐;周颖;倪文吉;黄亚;李丹丹;金涛;钟勇
来源:
实用医学杂志 2024 年 40卷 8期
标签:
健康体检 人工智能 眼底照相 糖尿病视网膜病变 糖尿病肾病 physical examination artificial intelligence fundus photography diabetes retinopa-thy diabetic nephropathy
目的 探讨人工智能视网膜微血管指标分析在糖尿病视网膜病变(DR)、糖尿病肾病(DN)等糖尿病并发症诊断中的应用价值.方法 选取2022年1-12月健康医学科和内分泌科共305例受检者作为研究对象,并根据糖尿病及并发症情况分为健康对照组(n = 119)、糖尿病无DR组(n = 100)、糖尿病并发DR组(n = 86).糖尿病并发DR组进一步分为无DN组(n = 50)与并发DN组(n = 36).收集所有受试者的临床资料、实验室检查指标及眼底照相检查结果.本研究采用独立样本t检验、Kruskal-Wallis H检验、logistic回归分析进行数据统计分析.结果 三组间FBG、2hPBG、HbA1c、视网膜中央动脉当量(CRAE)、视网膜动静脉比值(AVR)差异有统计学意义(P<0.05).糖尿病并发DR的患者中,无DN组与并发DN组的糖尿病病史、出血总个数、渗出总面积、渗出最大面积及渗出总个数差异有统计学意义(均P<0.05).视网膜微血管指标与DN存在相关性,当视网膜出血总面积、渗出总面积、渗出最大面积增加时,DN患病风险上升.结论 AI视网膜微血管分析对糖尿病患者并发症的情况有提示和辅助诊断的价值.

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