DR 眼底快速筛查 AI 诊断的应用研究

开瑞 邓(舟山市定海区中心医院，中国;)
旭波 罗(舟山市定海区中心医院，中国;)
张燕 傅(舟山市定海区中心医院，中国;)
海宇 李(舟山市定海区金塘医院，中国;)
志明 蒋(舟山市定海区白泉卫生院，中国;)

摘要

目的探讨免散瞳眼底照相机人工智能（AI）诊断技术在糖尿病视网膜病变（DR）快速筛查中的应用效果，为DR早期防控提供高效便捷技术支撑。方法采用前瞻性观察性研究，选取2023年1月—2026年2月就诊的2型糖尿病患者约1500例，分析眼底图像，计算AI诊断敏感度、特异度、预测值及筛查效率，分析筛查失败原因。结果 1435例中DR总检出率21.4%（302/1435），AI对中度以上DR识别敏感度91.3%、特异度90.9%、阴性预测值98.1%，筛查失败率4.3%（65/1500）。结论AI诊断系统在DR快速筛查中准确性好、效率高，适合基层及大规模筛查，可促进早期发现干预，降低致盲风险。

关键词

人工智能；糖尿病视网膜病变；快速筛查；免散瞳眼底照相；便携设备

参考

郝兆虎,赵小莹,姚俊鑫,等. 基于真实环境的人工智能辅助免散瞳眼底照相筛查糖尿病视网膜病变的临床应用研究[J]. 新医学,2025,56(7):1-7.

Xu X, Zhang M, Huang S, et al. The application of artificial intelligence in diabetic retinopathy: progress and prospects[J]. Front Cell Dev Biol,2024,12:1473176.

佚名. 在AI时代看清糖网:糖尿病视网膜病变筛查的转型之路[EB/OL]. CSDN博客,2026-02-24.

上海交通大学. 交大团队与合作者构建全球首个糖尿病多模态大模型DeepDR-LLM[EB/OL]. 交大动态,2026-01-29.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/yzlcyxzz.v9i3.37317