Diagnóstico da retinopatia diabética por inteligência artificial por meio de smartphone / Diagnosis of diabetic retinopathy by artificial intelligence using smartphone
Rev. bras. oftalmol
; 83: e0006, 2024. tab, graf
Article
in Portuguese
| LILACS
| ID: biblio-1535603
Responsible library:
BR1.2
RESUMO
RESUMO Objetivo:
Obter imagens de fundoscopia por meio de equipamento portátil e de baixo custo e, usando inteligência artificial, avaliar a presença de retinopatia diabética.Métodos:
Por meio de um smartphone acoplado a um dispositivo com lente de 20D, foram obtidas imagens de fundo de olhos de pacientes diabéticos; usando a inteligência artificial, a presença de retinopatia diabética foi classificada por algoritmo binário.Resultados:
Foram avaliadas 97 imagens da fundoscopia ocular (45 normais e 52 com retinopatia diabética). Com auxílio da inteligência artificial, houve acurácia diagnóstica em torno de 70 a 100% na classificação da presença de retinopatia diabética.Conclusão:
A abordagem usando dispositivo portátil de baixo custo apresentou eficácia satisfatória na triagem de pacientes diabéticos com ou sem retinopatia diabética, sendo útil para locais sem condições de infraestrutura.ABSTRACT
ABSTRACT Introduction:
To obtain fundoscopy images through portable and low-cost equipment using artificial intelligence to assess the presence of DR.Methods:
Fundus images of diabetic patients' eyes were obtained by using a smartphone coupled to a device with a 20D lens. By using artificial intelligence (AI), the presence of DR was classified by a binary algorithm.Results:
97 ocular fundoscopy images were evaluated (45 normal and 52 with DR). Through AI diagnostic accuracy around was 70% to 100% in the classification of the presence of DR.Conclusion:
The approach using a low-cost portable device showed satisfactory efficacy in the screening of diabetic patients with or without diabetic retinopathy, being useful for places without infrastructure conditions.
Full text:
Available
Collection:
International databases
Database:
LILACS
Main subject:
Algorithms
/
Artificial Intelligence
/
Diabetic Retinopathy
/
Photograph
/
Fundus Oculi
Limits:
Adolescent
/
Adult
/
Aged
/
Female
/
Humans
/
Male
Language:
Portuguese
Journal:
Rev. bras. oftalmol
Journal subject:
Ophthalmology
Year:
2024
Document type:
Article
Affiliation country:
Brazil
Institution/Affiliation country:
Fundação Leiria de Andrade/BR
/
WDA Tecnologia & Inovação/BR