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如果此项目位于特殊环境条例区域内，则需遵守其他要求。请联系 EPD 发展审查工作人员，邮箱为 EPDPlanReview@ocfl.net，电话为 407-836-1400。埃科洛克哈奇河保护条例区域 - 第 15 章第 XI 条韦基瓦河保护条例区域 - 第 15 章第 XIII 条韦基瓦研究区域 - 韦基瓦公园大道和保护法，第 369.316 节 FS 环境土地管理计划 (ELSP) 条例区域 - 第 15 章第 XVIII 条
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如果此项目位于特殊的环境条例区域内，则适用其他要求。通过epdplanreview@ocfl.net或407-836-1400与EPD开发审查人员联系。Econlockhatchee河流保护条例 - 第15章XI Wekiva River Protection Artectrance Aring –第15章XIII WEKIVA研究区 - Wekiva Parkway and Protection Act，第369.316节F.S.环境土地管理计划（ELSP）条例领域 - 第15章，第XVIII条
引用：Sosale B、Aravind SR、Murthy H 等人。基于移动端的简单人工智能算法在糖尿病视网膜病变检测中的应用（SMART）研究。BMJ Open Diab Res Care 2020；8：e000892。doi:10.1136/bmjdrc-2019-000892
摘要 简介 本研究旨在评估基于离线智能手机的 Medios 人工智能 (AI) 算法在使用免散瞳 (NM) 视网膜图像诊断糖尿病视网膜病变 (DR) 方面的性能。 方法 这项横断面研究前瞻性招募了 922 名糖尿病患者。使用 Remidio NM 手机眼底 (FOP) 相机采集每只眼睛的 NM 视网膜图像（以视盘和黄斑为中心）。图像离线运行并记录 AI 的诊断（存在或不存在 DR）。将 AI 的诊断与五位视网膜专家的图像诊断进行比较（大多数诊断被视为事实）。 结果 分析包括 900 名个体（252 人患有 DR）的图像。对于任何 DR，AI 算法的灵敏度和特异性分别为 83.3%（95% CI 80.9% 至 85.7%）和 95.5%（95% CI 94.1% 至 96.8%）。AI 算法在检测可转诊 DR (RDR) 方面的灵敏度和特异性分别为 93%（95% CI 91.3% 至 94.7%）和 92.5%（95% CI 90.8% 至 94.2%）。结论 Medios AI 在使用 NM 视网膜图像检测 RDR 方面具有较高的灵敏度和特异性。