NEWS & OPINION 42 EWAP MARCH 2023 by Tirth J. Shah, MD,* Zachary Q. Mortensen, MD,* Michael D. Abramoff, MD, and Thomas A. Oetting, MD *Co-first authors Contact information Mortensen: zachary-mortensen@uiowa.edu Oetting: thomas-oetting@uiowa.edu Shah: tirth-shah@uiowa.edu ‘자동백내장분류를위한 LOCSIII 기반 인공지능프로그램’에대한고찰 Review of ‘LOCSIII-based artificial intelligence program for automatic cataract grading’ 인공지능(AI)의 급성장은 의학 분야에 혁명을 일으켰다. 이미지 중심 전문 분야로서 안과학은 AI 응용의 최전선에 서 있다. 인공지능의 구현으로 미국과 저소득 국가에서 모두 대규모의 안과 질환을 조기에 검진 및 발견했고, 더 나은 접근으로 의료의 격차를 개선했으며, 비용을 절감했다. 그러나, 수정체 평가에 있어 AI의 개발은 아직 걸음마 단계에 있다. 1,2,3 Lu et al.은 수정체 혼탁 분류 체계III(Lens Opacities Classification System, LOCSIII) 를 기반으로 한 AI 기반 자동 백내장 분류 프로그램의 수립 및 검증에 나섰다. 4 방법 저자들은 Fudan University 안과에서 2018년과 2020년 사이에 촬영된 백내장을 동반한 안구의 전안부 세극등 현미경 사진의 내부 데이터 세트를 전향적으로 분석했다. 또한, 저자들은 Pujiang Eye Study 에서 2018년 3월부터 2019년 8월까지 촬영한 세극등 현미경 사진의 외부 데이터 세트를 얻었다. 모든 사진은 산동 하여 촬영된 것이었다. 내부 데이터 세트는 인공지능의 훈련, 검증 및 테스트에 사용되었고, 외부 데이터 세트는 테스트에 사용되었다. 각 환자에서 핵 백내장의 경우 슬릿빔(slit beam)방식을, 피질성 백내장의 경우 확산조영 방식을, 후낭하백내장의 경우 역반사조명법을 사용하여 영상이 촬영됐다. 동공이 작거나 관심 영역이 흐릿하게 찍힌 눈, 수정체의 관찰을 어렵게 하는 모든 각막 질환은 제외됐다. 촬영된 영상은 LOCSIII를 기준으로 등급이 매겨졌다. 핵 백내장의 경우 색상에 따라 1.0~6.0척도로 등급이 매겨졌다. 피질백내장과 후낭하백내장의 경우 1.0에서 5.0척도로 등급이 매겨졌다. 영상은 최소 두명의 능숙한 안과의에 의해 등급이 매겨졌고, 두 전문가가 매긴 등급의 평균으로 레퍼런스 기준을 삼았다. 3.0 이상의 등급이 진료의뢰가 필요한 “중등도에서 중증” 백내장으로 간주되었다. 캡처 모드를 식별하고, 관심 영역에 주석을 달며(annotate), 백내장을 등급화 하기 위해 Faster R-CNN과 ResNet을 포함한 고도화 딥러닝 알고리즘이 적용됐다. 다양한 안과의들 사이의 관찰자 간 반복성은 혼합 효과 모델을 사용하여 급내상관계수(ICC)로 평가되었다. 본문은 EyeWorld 2022년 12월호에 실렸던 글이다. 약간의 수정을 거치고 ASCRS Ophthalmic Services Corp.의 허락을 받아 재차 싣게 되었다. 아이오와 대학교의 레지던트와 교수진의 사진. 맨 윗줄 왼쪽부터 Arnulfo Reyes, MD, Brandon Baksh, MD, Patrick Donegan, MD, Cheryl Wang, MD, Joanna Silverman, MD, Chad Lewis, MD, Samuel Tadros, MD, Bilal Ahmed, MD, Matthew Meyer, MD. 중간 줄 왼쪽부터Caroline Yu, MD, Sean Rodriguez, MD, Mahsaw Motlagh, MD, Aaron Dotson, MD. 아랫줄 왼쪽부터Program Director Pavlina Kemp, MD, Tirth Shah, MD, Michael Abramoff, MD, Zachary Mortensen, MD 출처: University of Iowa
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