Feasibility and accuracy of the screening for diabetic retinopathy using a fundus camera and an artificial intelligence pre-evaluation application.

Piatti, A; Romeo, F; Manti, R; Doglio, M; Tartaglino, B; Nada, E; Giorda, C B

Piatti, A; Romeo, F; Manti, R; Doglio, M; Tartaglino, B; Nada, E; Giorda, C B.

Afiliação

Piatti A; Eye Unit, Primary Care, ASL TO5, Regione Piemonte, 10024, Moncalieri, TO, Italy. piatti.alberto@aslto5.piemonte.it.
Romeo F; Metabolism and Diabetes Unit, ASL TO5, Regione Piemonte, Chieri (TO), Italy.
Manti R; Metabolism and Diabetes Unit, ASL TO5, Regione Piemonte, Chieri (TO), Italy.
Doglio M; Metabolism and Diabetes Unit, ASL TO5, Regione Piemonte, Chieri (TO), Italy.
Tartaglino B; Chaira Medica Association, Chieri (TO), Italy.
Nada E; Metabolism and Diabetes Unit, ASL TO5, Regione Piemonte, Chieri (TO), Italy.
Giorda CB; Metabolism and Diabetes Unit, ASL TO5, Regione Piemonte, Chieri (TO), Italy.

Acta Diabetol ; 61(1): 63-68, 2024 Jan.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37676288

Assuntos

Diabetes Mellitus; Retinopatia Diabética; Humanos; Retinopatia Diabética/diagnóstico; Inteligência Artificial; Reprodutibilidade dos Testes; Estudos de Viabilidade; Algoritmos; Programas de Rastreamento/métodos

Palavras-chave

Artificial Intelligence; Diabetic Retinopathy Screening; Machine Learning; Ophthalmologist referral; Sensitivity Specificity study

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Diabetes Mellitus / Retinopatia Diabética Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Guideline / Screening_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Acta Diabetol Assunto da revista: ENDOCRINOLOGIA Ano de publicação: 2024 Tipo de documento: Article País de afiliação: Itália

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