基于EasyDL开发糖尿病眼底病变人工智能分级诊断模型及其验证评价

目的创新性利用人工智能(AI)开放平台EasyDL独立开发糖尿病视网膜病变(DR)的AI辅助诊断模型,并对其诊断准确指标进行评价。方法采用Kaggle公开的糖尿病眼底疾病数据集的35126张眼底照片作为训练集,上传至EasyDL开放平台建立AI辅助诊断模型。收集在眼科进行临床DR筛查的150例糖尿病患者共300张双眼的彩色眼底照片作为测试集,以3位副高及以上职称眼科医师的诊断为金标准,分别评价AI诊断模型、初级医师、中级医师及联合诊断对DR分级的诊断准确性。结果非DR和轻度非增生型DR(NPDR)患者共170例,中度、重度NPDR和增生型DR(PDR)患者共130例。AI诊断模型灵敏度高但特异度低,各项诊断指标和中级医师诊断接近,比初级医师诊断优秀。当AI诊断模型和临床医师诊断相结合时,诊断的准确率和灵敏度均有所提高。在与金标准的一致性评价中,AI诊断模型的Kappa系数为1.00,而中级医师诊断的Kappa系数为0.88(P均<0.01)。结论基于开放平台EasyDL建立的AI诊断模型操作简单,能为DR的初筛提供帮助,同时也为不具备深度学习算法知识的临床医师提供有效的科研工具。

血清25羟维生素D与2型糖尿病男性患者勃起功能障碍的相关性分析

目的探讨血清25羟维生素D[25-(OH)D]与2型糖尿病(T2DM)男性患者勃起功能障碍(ED)的相关性。方法选取2017年5月~2019年10月我院收治的T2DM合并ED患者103例为观察组,单纯T2DM患者104例为T2DM组,单纯ED患者81例为ED组,同期体检健康的78例健康男性为对照组。根据血清中25-(OH)D水平将观察组分为A组[34例,25-(OH)D>30 ng/ml]和B组[69例,25-(OH)D≤30 ng/ml],再按照随机数字法将B组分为B1组34例和B2组35例。A组及B1组患者采用口服降糖药物联合胰岛素治疗。B2组患者在常规治疗基础上加服0.25μg维生素D制剂。比较各组受试者的血清糖化血红蛋白(HbA1c)、空腹血糖(FPG)、血脂、血清25-(OH)D、性激素水平及国际勃起功能问卷表(IIEF)评分,分析25-(OH)D与T2DM合并ED的关系。结果4组受试者FPG、HbA1c、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、总胆固醇(TC)、25-(OH)D、睾酮(T)、卵泡刺激素(FSH)、黄体生成素(LH)水平、IIEF评分比较差异均有统计学意义(P<0.01);其中,观察组患者FPG、25-(OH)D、T水平及IIEF评分均低于T2DM组、ED组及对照组(P<0.01);观察组患者FSH及LH水平高于T2DM组、ED组及对照组(P<0.05)。治疗后,B1组患者25-(OH)D、T水平及IIEF评分均低于B2及A组(P<0.05);A组患者FSH及LH水平低于B1及B2组(P<0.05)。Pearson相关分析结果显示,男性T2DM合并ED患者25-(OH)D与T、IIEF评分呈正相关,与FSH、LH呈负相关(P<0.05)。结论血清25-(OH)D水平与T2DM合并ED的发生呈明显正相关,补充维生素D可明显改善患者性激素水平,促进ED患者功能恢复,具有临床应用价值。