期刊简介
本刊是由湖南健康教育所主办，湖南省卫生厅主管的医学卫生类综合性学术期刊。坚持以科学性、学术性和实用性为办刊宗旨，力求及时准确的反映国内外医学领域的基础医学研究、临床医学研究、预防医学研究、护理学研究以及药学研究的新成果、新方法、新理论、新动态。其内容涵盖医疗卫生系统的方方面面。本刊努力为广大医疗卫生工作者提供良好的教育、继续教育机会和学术交流平台，致力于全面提高医务工作者的综合素质，用医学的科学理论和临床技术指导医务工作者的医疗服务实践，为广大医务工作者提供良好的教育机会和学术交流的平台，致力于全面提高医师的综合素质，为医生评职、考核、晋级提供重要依据。
健康必读杂志办刊宗旨：
用医学的科学理论和临床技术指导医务工作者的医疗服务实践，为广大医务工作者提供良好的教育机会和学术交流的平台，致力于全面提高医师的综合素质。为医生评职、考核、晋级提供重要依据。
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.