Mô tả đặc điểm lâm sàng bệnh võng mạc đái tháo đường trên ảnh chụp đáy mắt bệnh nhân đái tháo đường tại Bệnh viện Lão khoa Trung ương. Đánh giá giai đoạn bệnh võng mạc đái tháo đường và các yếu tố liên quan. 3. Khảo sát ứng dụng trí tuệ nhân tạo đánh giá võng mạc bệnh nhân đái tháo đường qua ảnh đáy mắt. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu là các bệnh nhân bị đái tháo đường đến khám tại Khoa Mắt Bệnh viện Lão khoa Trung ương từ tháng 1/2022-10/2023. Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 153 bệnh nhân, 306 mắt. Các bệnh nhân đồng ý tham gia nghiên cứu, có môi trường trong suốt đảm bảo chất lượng ảnh chụp đáy mắt và phối hợp tốt để chụp ảnh. Lấy mẫu theo phương pháp thuận tiện đến khi đủ cỡ mẫu. Kết quả ảnh màu đáy mắt được đọc bởi bác sĩ nhãn khoa chuyên ngành dịch kính võng mạc, áp dụng tiêu chuẩn phân loại của Hội đồng Nhãn khoa Quốc tế 2017 (International Council of Ophthalmology - ICO) và được so sánh với kết quả trên phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo Cybersight AI. Kết quả: Độ tuổi trung bình các bệnh nhân trong nghiên cứu là 64,84 (±10,03) tuổi, giới nữ chiếm tỷ lệ 58,8% và type 2 là chủ yếu 98%. Thời gian mắc bệnh dưới 5 năm chiếm tỉ lệ cao nhất 28%. Khoảng một nửa số bệnh nhân (50,3%) kiểm soát đường huyết tốt, HbA1C ≤ 7%. Tỉ lệ bênh nhân có cao huyết áp và rối loạn Lipid máu kèm theo lần lượt là 57,7% và 45,1%. Tỉ lệ bị bệnh VMĐTĐ là 68,6%. Tỉ lệ không có bệnh, có bệnh VMĐTĐ tiền tăng sinh nhẹ, vừa, nặng và tăng sinh lần lượt là 31,6%, 28,4%, 21,9%, 12,7%, 5,6%. Nguy cơ mắc bệnh VMĐTĐ ở nhóm ĐTĐ trên 10 năm gấp 2,15 lần so với nhóm từ 10 năm trở xuống (p < 0.05), 95% CI = 1,04 – 4,45. Nhóm có đường huyết từ 7 mmol/l trở lên có nguy cơ bị bệnh VMĐTĐ gấp 3,58 lần so với những người có đường huyết từ 7 mmol/l trở xuống (p < 0,05), 95%CI = 2,14-10,21. Không có mối liên quan giữa tình trạng cao huyết áp, rối loạn mỡ máu với bệnh VMĐTĐ. Độ nhạy và độ hiệu của phần mềm Cybersight AI trong chẩn đoán bệnh VMĐTĐ bất kì, bệnh VMĐTĐ tiền tăng sinh, bệnh VMĐTĐ tăng sinh, bệnh VMĐTĐ cần chuyển tuyến lần lượt là 92,9% và 87,5%, 80,3% và 88,5%, 94,1% và 92%, 95,1% và 82%. Độ nhạy và độ đặc hiệu của AI trong chẩn đoán vi phình mạch, xuất huyết võng mạc, xuất tiết cứng lần lượt là 99% và 81,3%, 88,6% và 81,2%, 96,3% và 83,8%. Kết luận: Tỷ lệ có bệnh võng mạc đái tháo đường 68,6%. Có mối liên quan giữa thời gian phát hiện đái tháo đường, tình trạng kiểm soát đường huyết với bệnh VMĐTĐ. Phần mềm Cybersight AI có chính xác cao trong chẩn đoán bệnh VMĐTĐ với độ đặc hiệu, độ nhay đều trên 80%.
Diabetic retinopathy (DR) is a complication of progressive diabetic mellitus, capable of damaging retinal vessels, eventually leading to vision loss and even blindness. It is of great importance for diabetic patients to receive appropriate primary health care and early systematic screening in the community to prevent vision loss. The purpose of this study was to evaluate the application value of an AI-based diagnostic system for DR screening and determine the associations between diabetic retinopathy and systemic risk factors. Methods: Diabetes mellitus (DM) patients in National Geriatric Hospital from January 2021 to October 2023 were selected as the target population. A total of 306 eyes of 153 DM patients were enrolled in this screening. The patients included 63 males and 90 females, with an average age of 25–88 years (64, 84±10,03 years). All fundus photographs were collected by ophthalmologists. The Cybersight AI-based diagnostic system and ophthalmologists were tasked with diagnosing the photos independently. The sensitivity and the specificity of the AI-based diagnostic system in diagnosing DR were calculated. Results: The prevalence rates of DR was 68,6%. 31,4% of patients had no retinopathy, 28,1% of patients had mild non-proliferative DR, 21,9% of patients had moderate non-proliferative DR, 12,7% of patients had severe non-proliferative DR and 5,6% of patients had proliferative DR. The risk of developing DR in the group with diabetes over 10 years is 2,15 times higher than in the group with diabetes for 10 years or less (p < 0.05, 95% CI = 1,04 – 4,45). The risk of developing DR in group with blood glucose of 7 mmol/l or higher is 3.58 times higher than groups with blood glucose of 7 mmol/l or less (p < 0.05, 95%CI = 2,14-10,21). The association between hypertension, hyperlipidaemia and diabetic retinopathy were not statistically significant. The sensitivity and the specificity of AI system for any DR, non-proliferate DR, proliferate DR, referable DR were 92,9% and 87,5%, 80,3% and 88,5%, 94,1% and 92%, 95,1% and 82%, respectively. The sensitivity and the specificity of AI system for microaneurysms, retinal haemorrhages, hard exudatives were 99% and 81,3%, 88,6% and 81,2%, 96,3% and 83,8%, respectively. Conclusion: Longer duration of diabetesis, poorly controlled diabetes wewe associated with increased prevalence of DR. The association between hypertension, hyperlipidaemia and diabetic retinopathy were not statistically significant. Cybersight AI system shows clinically acceptable performance in detecting diabetic retinopathy.
- Đăng nhập để gửi ý kiến