期刊简介
医药卫生事业是关系人民生命健康与社会和谐的重大民生事业。当前，我国卫生改革发展处于关键时期，正经历着前所未有的深刻变化。卫生事业的科学发展离不开卫生政策的前瞻性研究，加强卫生发展的重大、长远、战略性问题研究，借鉴国际卫生改革经验，发展卫生政策研究理论，指导卫生改革发展实践，推动研究成果转化，是提高科学管理与科学决策水平和促进卫生事业科学发展的重要途径。我国卫生政策研究基础相对薄弱，研究水平有待提高。及时了解国内外卫生政策的最新动态与发展方向，传播最新成果，应成为改变我国卫生政策研究薄弱状况的一种重要途径。《中国卫生政策研究》杂志正是在此背景下应运而生。 《中国卫生政策研究》杂志是国家卫生健康委员会主管，中国医学科学院主办，医学信息研究所和卫生政策与管理研究中心承办的卫生政策与管理领域专业学术期刊，国内统一刊号：CN 11-5694/R，国际标准刊号：ISSN 1674-2982，邮发代号：80-955，月刊，每月25日出版，2008年10月正式国内外公开发行。
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.