Mô tả đặc điểm lâm sàng bệnh võng mạc đái tháo đường tại bệnh viện đa khoa tỉnh Ninh Bình; Đánh giá giai đoạn bệnh võng mạc đái tháo đường và các yếu tố liên quan; Khảo sát ứng dụng trí tuệ nhân tạo đánh giá võng mạc trên bệnh nhân đái tháo đường. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: tất cả bệnh nhân được chẩn đoán bệnh đái tháo đường đến khám và điều trị tại phòng khám Nội Tiết và khoa Nội tiết, Bệnh viện Đa khoa tỉnh Ninh Bình từ tháng 1/2023 đến tháng 9/2023. Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 321 bệnh nhân với 642 mắt. 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 68,4 ± 9,5 tuổi, tỷ lệ bệnh nhân nữ chiếm ưu thế hơn so với bệnh nhân nam, chiếm 71%. Bệnh nhân đái tháo đường típ 2 chiếm tỷ lệ cao nhất là 93,5%, thời gian bị đái tháo đường của nhóm nghiên cứu chủ yếu là nhóm bệnh nhân có thời gian phát hiện đái tháo đường dưới 10 năm, chiếm 54,9%. Tỷ lệ bệnh võng mạc đái tháo đường là 152 mắt, chiếm 23,7%. Giai đoạn bệnh VMĐTĐ khi chẩn đoán chiếm tỷ lệ cao nhất là ở giai đoạn không tăng sinh mức độ nhẹ (chỉ có vi phình mạch) với hơn 8%. Có 5% mắt được chẩn đoán VMĐTĐ giai đoạn tăng sinh. Những mắt không có tổn thương VMĐTĐ rõ ràng chiếm tỷ lệ 76,3%.Có mối liên quan chặt chẽ giữa nồng độ HbA1C, thời gian mắc bệnh với tình trạng tổn thương võng mạc với p < 0,05. Khi phân tích ảnh chụp võng mạc qua hệ thống đọc ảnh AI của phần mềm Cybersight, tỷ lệ bệnh võng mạc đái tháo đường chiếm 18,2%. Giai đoạn không tăng sinh mức độ nhẹ chiếm tỉ lệ cao nhất với 7,6%. Những mắt không có tổn thương VMĐTĐ rõ ràng chiếm tỷ lệ 81,6%. - Độ nhạy của hệ thống AI trên phần mềm Cybersight đối chiếu với kết quả đọc ảnh của bác sĩ nhãn khoa lâm sàng là Se =70% , độ đặc hiệu Sp= 98%. Kết luận: Trên cơ sở phân tích những kết quả nghiên cứu đã thu được khi tiến hành phân tích ảnh chụp đáy mắt của các bệnh nhân ĐTĐ tại bệnh viện Đa khoa tỉnh Ninh Bình để phân loại bệnh VMĐTĐ bởi bác sĩ lâm sàng và hệ thống AI trên phần mềm Cybersight trên 642 mắt của 321 bệnh nhân, Độ nhạy của hệ thống AI trên phần mềm Cybersight đối chiếu với kết quả đọc ảnh của bác sĩ nhãn khoa lâm sàng là Se =70% , độ đặc hiệu Sp= 98%. Có mối liên quan chặt chẽ giữa nồng độ HbA1C, đường huyết với tình trạng tổn thương VMĐTĐ.
Describe the clinical characteristics of diabetic retinopathy at Ninh Binh Provincial General Hospital; Assess the stage of diabetic retinopathy and related factors; Survey on artificial intelligence applications to evaluate the retina in diabetic patients. Materials and methods: The study was conducted on patients diagnosed with diabetes who come for examination and treatment at the Endocrinology department, Ninh Binh Provincial General Hospital from January 2023 to September 2023. Cross-sectional descriptive study on 321 patients with 642 eyes. The results of fundus images were classified by an ophthalmologist and compared with the results of Cybersight AI software by the classification standards of the 2017 International Council of Ophthalmology (ICO). Results: The average age of the patients in the study was 68.4 ± 9.5 years old, the proportion of female patients was more dominant than male patients, accounting for 71%. Patients with type 2 diabetes account for the highest rate of 93.5%, the duration of diabetes in the study group is mainly the group of patients whose diabetes was detected for less than 10 years, accounting for 54.9%. The rate of diabetic retinopathy was 152 eyes, accounting for 23.7%. The stage of DR at diagnosis with the highest rate is the mild non-proliferative stage (only microaneurysms) with more than 8%. There are 5% of eyes diagnosed with proliferative stage DR. Eyes without obvious diabetic retinopathy account for 76.3%. There is a close relationship between HbA1C concentration, disease duration with p < 0.05. When analyzing retinal images through the AI image reading system of Cybersight AI software, the rate of diabetic retinopathy accounts for 18.2%. The mild non-proliferative stage accounts for the highest rate at 7.6%. Eyes without diabetic retinopathy lesions account for 81.6%. - The sensitivity of the AI system on Cybersight software compared with the image reading results of a clinical ophthalmologist is Se = 70%, specificity Sp = 98%. Conclusion: Based on the analysis of research results obtained when analyzing fundus photographs of diabetic patients at Ninh Binh Provincial General Hospital to classify diabetic retinopathy by clinicians and the system. AI system on Cybersight software on 642 eyes of 321 patients. The sensitivity of the AI system on Cybersight software compared with the results of image reading by clinical ophthalmologists is Se = 70%, specificity Sp = 98%. There is a close relationship between HbA1C and blood sugar levels and diabetic retinopathy.
- Đăng nhập để gửi ý kiến