• 为了评估积极的预测价值，AI在检测任何等级的DR [时间范围：4个月]时的负预测值
• 评估识别视力视力视网膜病变的敏感性（STDR定义为严重的NPDR或更严重的疾病和/或DME IE级U级U，M1，R2或R3）[时间范围：4个月]
• 比较AI在mydriatic和非毛线眼中的诊断能力[时间范围：4个月]

英国糖尿病性视网膜病（DR）的患病率正在上升。在糖尿病诊断的20年内，几乎所有1型和三分之二的人中有2型糖尿病（60％）的人都有一定程度的DR。 NHS指南要求所有12岁及以上患者的年度DR筛查，以防止DR的并发症。在英格兰进行的DR筛查涉及通过Telephthalmology平台对视网膜图像进行劳动密集型手动分级。使用人工智能（AI）的自动视网膜图像分析系统可以提供手动分级的替代方法。

这项研究的目的是通过将视网膜病变' target='_blank'>糖尿病性视网膜病变筛查的综合人工智能与当前的标准IE诊断进行比较，以评估训练有素的人类毕业生评估标准照片/眼科医生提供的当前标准IE诊断，以评估具有视网膜病变' target='_blank'>糖尿病性视网膜病变筛查的综合人工智能筛查的性能。

研究将注册符合纳入标准的糖尿病患者（新的和已建立的），并提供知情同意参加该研究。这将包括访问内分泌诊所的受试者，并通过电视咨询进行评估，或者访问了眼科诊所，以在过去3个月中进行间接的眼镜眼镜评估。最近三个月评估了眼底的受试者，也将重新列为内分泌学诊所，以在Remidio nm FOP-10设备上捕获底面图像。图像将由操作员捕获，该操作员将在研究之前使用该设备进行培训。

使用预定义的成像协议捕获非肌底面图像。每只眼睛拍摄一个圆盘和一个大黄斑中心的45度图像。然后将图像提交给AI系统以进行分析，该系统在Remidio FOP上本地运行。初始图像质量评估由AI执行。如果图像具有足够的质量，则AI将给出“检测到DR的迹象”的输出（其中包括中度NPDR，严重的NPDR，PDR和/或DME存在），或者没有检测到的视网膜病变' target='_blank'>糖尿病性视网膜病变的迹象（其中包括没有DR，温和的DR，缺少DME）。如果图像质量不足，则操作员使用相同的成像协议进行了2次尝试。将注意到输出不足的图像。然后，所有已提供同意扩张同意的受试者都用一滴1％的热氨酰胺溶液灌输。 20分钟后，将MyDriatic 2场（一个圆盘和一个以黄斑为中心的圆盘为中心）捕获，并提交给AI，以进行AI进行分析，以分析相同的非杂草成像。如果图像质量不足，则使用相同的成像协议进行2次尝试。将注意到输出不足的图像。

取消识别的患者数据包括年龄，性别，种族和镜头状态（白内障级，假冒血症，阿法基亚），以及在临床检查/临床检查期间认证的毕业生/眼科医生在NHS数据库中检索的最终诊断。该DR诊断将作为参考标准，将与AI输出进行比较。

受试者的数据输入将由经过批准的训练有素的现场人员进行。将识别数据存储在电子数据捕获系统（EDC）上。批准的站点人员将具有用户特定的登录名和密码，以访问电子数据捕获（EDC）系统，以便输入研究数据。首席研究人员将确保遵守研究的所有方面。该研究将根据适用的监管要求和良好临床实践（GCP）的规则进行。

纳入标准：

• 超过18岁的年龄可以提供知情同意
• 糖尿病（DM）已建立的病例，有或没有已建立的糖尿病性视网膜病
• 先前已进行眼科评估的受试者

排除标准：

• 急性视力丧失的患者
• 如果对近期光动力疗法过敏或接受光敏性，则禁止参与者进行底面成像。
• 在过去3个月中接受治疗的糖尿病性视网膜病（激光或视野内注射）的参与者
• 参与者已知具有其他已知的视网膜病理
• 参与者被确定有先前眼科评估的急性角度闭合青光眼的风险（前腔深度，分子镜检查以查看角度和IOP）
• 已知过敏的参与者对1％的疗法溶液
• 目前参与另一项研究性眼研究和/或积极接受DR或糖尿病黄斑水肿的研究产品。
• 参与者的条件是，研究人员认为将排除参与研究（例如，不稳定的医学状态 - 血糖控制，血压等）

• 为了评估积极的预测价值，AI在检测任何等级的DR [时间范围：4个月]时的负预测值
• 评估识别视力视力视网膜病变的敏感性（STDR定义为严重的NPDR或更严重的疾病和/或DME IE级U级U，M1，R2或R3）[时间范围：4个月]
• 比较AI在mydriatic和非毛线眼中的诊断能力[时间范围：4个月]

英国糖尿病性视网膜病（DR）的患病率正在上升。在糖尿病诊断的20年内，几乎所有1型和三分之二的人中有2型糖尿病（60％）的人都有一定程度的DR。 NHS指南要求所有12岁及以上患者的年度DR筛查，以防止DR的并发症。在英格兰进行的DR筛查涉及通过Telephthalmology平台对视网膜图像进行劳动密集型手动分级。使用人工智能（AI）的自动视网膜图像分析系统可以提供手动分级的替代方法。

这项研究的目的是通过将视网膜病变' target='_blank'>糖尿病性视网膜病变筛查的综合人工智能与当前的标准IE诊断进行比较，以评估训练有素的人类毕业生评估标准照片/眼科医生提供的当前标准IE诊断，以评估具有视网膜病变' target='_blank'>糖尿病性视网膜病变筛查的综合人工智能筛查的性能。

研究将注册符合纳入标准的糖尿病患者（新的和已建立的），并提供知情同意参加该研究。这将包括访问内分泌诊所的受试者，并通过电视咨询进行评估，或者访问了眼科诊所，以在过去3个月中进行间接的眼镜眼镜评估。最近三个月评估了眼底的受试者，也将重新列为内分泌学诊所，以在Remidio nm FOP-10设备上捕获底面图像。图像将由操作员捕获，该操作员将在研究之前使用该设备进行培训。

使用预定义的成像协议捕获非肌底面图像。每只眼睛拍摄一个圆盘和一个大黄斑中心的45度图像。然后将图像提交给AI系统以进行分析，该系统在Remidio FOP上本地运行。初始图像质量评估由AI执行。如果图像具有足够的质量，则AI将给出“检测到DR的迹象”的输出（其中包括中度NPDR，严重的NPDR，PDR和/或DME存在），或者没有检测到的视网膜病变' target='_blank'>糖尿病性视网膜病变的迹象（其中包括没有DR，温和的DR，缺少DME）。如果图像质量不足，则操作员使用相同的成像协议进行了2次尝试。将注意到输出不足的图像。然后，所有已提供同意扩张同意的受试者都用一滴1％的热氨酰胺溶液灌输。 20分钟后，将MyDriatic 2场（一个圆盘和一个以黄斑为中心的圆盘为中心）捕获，并提交给AI，以进行AI进行分析，以分析相同的非杂草成像。如果图像质量不足，则使用相同的成像协议进行2次尝试。将注意到输出不足的图像。

取消识别的患者数据包括年龄，性别，种族和镜头状态（白内障级，假冒血症，阿法基亚），以及在临床检查/临床检查期间认证的毕业生/眼科医生在NHS数据库中检索的最终诊断。该DR诊断将作为参考标准，将与AI输出进行比较。

受试者的数据输入将由经过批准的训练有素的现场人员进行。将识别数据存储在电子数据捕获系统（EDC）上。批准的站点人员将具有用户特定的登录名和密码，以访问电子数据捕获（EDC）系统，以便输入研究数据。首席研究人员将确保遵守研究的所有方面。该研究将根据适用的监管要求和良好临床实践（GCP）的规则进行。

纳入标准：

• 超过18岁的年龄可以提供知情同意
• 糖尿病（DM）已建立的病例，有或没有已建立的糖尿病性视网膜病
• 先前已进行眼科评估的受试者

排除标准：

• 急性视力丧失的患者
• 如果对近期光动力疗法过敏或接受光敏性，则禁止参与者进行底面成像。
• 在过去3个月中接受治疗的糖尿病性视网膜病（激光或视野内注射）的参与者
• 参与者已知具有其他已知的视网膜病理
• 参与者被确定有先前眼科评估的急性角度闭合青光眼的风险（前腔深度，分子镜检查以查看角度和IOP）
• 已知过敏的参与者对1％的疗法溶液
• 目前参与另一项研究性眼研究和/或积极接受DR或糖尿病黄斑水肿的研究产品。
• 参与者的条件是，研究人员认为将排除参与研究（例如，不稳定的医学状态 - 血糖控制，血压等）