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摘要 简介 新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 管理是导致医院门诊就诊人数最多的单一疾病之一。nAMD 治疗决策的部分自动化可以减少对临床医生时间的需求。成熟的人工智能 (AI) 视网膜成像分析工具可以应用于此用例，但尚未经过验证。也没有对利益相关者对这种 AI 决策工具的看法进行主要的定性调查。这项多方法研究旨在确定 AI 决策工具对于 nAMD 治疗决策的安全性和有效性，并了解它在临床路径中的位置以及哪些因素可能影响其实施。方法与分析将从国家医疗服务体系 (NHS) 教学医院眼科服务的 nAMD 门诊就诊中收集单中心回顾性影像和临床数据，包括在现实世界的顾问主导护理中对 nAMD 疾病稳定性或活动性的判断。数据集大小将通过使用前 127 次随机抽样的合格门诊就诊的功率计算来设置。支持 AI 的视网膜分割工具和基于规则的决策树将独立分析图像数据，以报告每次门诊就诊的 nAMD 稳定性或活动性。外部阅读中心将独立接收临床和图像数据，以生成每次门诊就诊的增强参考标准。然后将测试 AI 支持的疾病活动报告的相对阴性预测值相对于顾问主导的护理判断的非劣效性。同时，将对包括患者在内的关键 nAMD 服务利益相关者进行大约 40 次半结构化访谈。将使用理论框架对记录进行编码，然后进行主题分析。
人工智能的安全性和有效性......
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