期刊简介
本刊是经原国家科委批准，由中国科协主管、中国药理学会主办的全国性学术性月刊。是国家最有影响的核心期刊和论文评价的文献源期刊之一，影响因子和被引总频次位居全国药学类期刊前列。是国家百种重点期刊、优秀期刊和华东地区最佳期刊。被国际上CA、JA、EM、IG、BA等著名检索系统收录。从1999年起接受中国科协和国家自然科学基金资助，2006—2013年受到中国科协精品期刊工程示范项目资助;2006-2013年因影响因子列药学类期刊第一名获“百种中国杰出学术期刊”称号。主要刊登药理学研究论文。投稿本刊请将论文发到zgylxtb8@163.com并按自动回复办理即可。本刊2012年最新论文查询请见http://c.wanfangdata.com.cn/Periodical-zgylxtb.aspx和http://med.wanfangdata.com.cn/Journal/zgylxtb.aspx”
基于人工智能多模态影像的糖尿病视网膜病变早期筛查模型：一项全国多中心横断面研究
时间：2025-08-29 16:46:21
背景：糖尿病视网膜病变（DR）早期干预可降低 60% 失明风险，但基层筛查覆盖率不足 35%。
目的：开发并验证融合彩色眼底照（CFP）+OCTA 血流参数的深度学习模型，评估其在真实世界的筛查效能。
方法：纳入 2022.7-2024.1 全国 9 省 18 家医院 12,468 例 2 型糖尿病患者的 24,936 张 CFP 与 12,468 组 OCTA 图像。采用 ResNet-50+Transformer 混合架构，内部验证 7:1:2，外部验证 2,000 例。主要指标：AUC、敏感性、特异性；次要指标：基层医生读片时间变化。
结果：模型 AUC 0.952（95% CI 0.941-0.963），敏感性 94.3%，特异性 90.7%，优于单模态 CFP 模型（AUC 0.893）。在基层使用 AI 辅助后，平均读片时间由 4.8 min 降至 1.1 min。
结论：多模态 AI 模型显著提升 DR 早期筛查效率，适合基层大规模部署。
Methods 细节
图像标注：两位视网膜专家独立分级，κ=0.89；分歧由第三位仲裁。
数据增强：随机旋转、色彩抖动、CutMix。
统计：DeLong 检验比较 AUC；McNemar 检验比较敏感性/特异性。
References 建议
1.Ting DSW, et al. Lancet Digit Health 2023.
2.中国糖尿病视网膜病变筛查指南 2024.