期刊简介
本刊系由教育部主管、四川大学华西医院主办的全国性胸部及心脏血管外科高级专业性学术期刊。本刊主要报道该领域的临床和基础研究成果、临床诊治经验、手术改进技术，以及对临床具有指导意义的专家评论。 本刊为中国科技论文统计源期刊、中国科技核心期刊，《中国科学引文数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊，《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》全文收录，中国科技信息研究所万方数据-数字化期刊群全文上网，被《中国核心期刊（遴选）数据库》、《Abstract Journals》、中文生物医学期刊文献数据库（CMCC）、《中国医学文摘·外科学》等收录。
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.