人工智能糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查的社區(qū)實踐2025糖尿病視網(wǎng)膜病變(diabeticretinopathy,DR)是由糖尿病引起視網(wǎng)膜(non-proliferativediabetic網(wǎng)膜病變(proliferativediabeticretinopathy,PDR),后者是DR的晚期階段，可導(dǎo)致嚴(yán)重的視力喪失[1]。DR導(dǎo)致的失明占全球失明患者的8%~12%,其失明風(fēng)險是非糖尿病患者的25倍[2,3,4,5]。截至2017年，中國DR患者已超過3000萬，其中70%未接受規(guī)范化治療[6]。—2025年)》及《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》也著重強調(diào)了基層醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)在DR篩查能力建設(shè)中的關(guān)鍵作用[7,8]。研究表明，人工智能在DR的早期篩查和診斷中具有潛力[9,10]。此外，社區(qū)健康服務(wù)中心被視為人工智能DR篩查的重要實施場所，然而，社區(qū)醫(yī)師的DR篩查能力存在明顯不足，因此，當(dāng)前的DR篩查實踐主要由眼科團隊主導(dǎo)。然而，我國的眼科醫(yī)師資源相對匱乏，全國注冊眼科醫(yī)師僅4.48萬，與糖尿病患者的配比僅為1/3000[11],從事眼底醫(yī)療服務(wù)與研究的醫(yī)師量大，上級醫(yī)院的眼科醫(yī)師往往難以及時完成判讀存在一定經(jīng)驗依賴性[12]。此外，DR治療是一個長期過程，需要治療，并且還需要涉及營養(yǎng)、心理、藥學(xué)等多學(xué)科合作[13]。目前仍缺乏有效的篩查模式和可持續(xù)的多學(xué)科合作組織架構(gòu)及運營模式。鑒于此，深圳市糖尿病防治中心聯(lián)合中國研究型醫(yī)院糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查工作流程與管理規(guī)范的專家共識(2023版)》[13]。我們在共識文件的指導(dǎo)下，采用人工智能篩查模式，依托緊密型醫(yī)聯(lián)體，為紐帶，推動“眼健康信息化平臺、DR篩查和分級診療療機構(gòu)落地[13],以實現(xiàn)DR及時篩查、轉(zhuǎn)診及隨訪，有效促進DR醫(yī)的篩查條件，截至2023年底，兩家分別管理糖尿病的人數(shù)達(dá)1176和759人，并已參照《糖尿病分級診療轉(zhuǎn)診制度與轉(zhuǎn)診標(biāo)準(zhǔn)深圳專家共識》者[14]。以及進行糖尿病專案質(zhì)量管理。各部門的協(xié)同合作關(guān)系見圖1,其服務(wù)分別在糖尿病防治中心、羅湖區(qū)人民醫(yī)院及居民健康管理中心(下屬社區(qū)健康服務(wù)中心)和集團管理部門的管理統(tǒng)籌下進行[13]。實踐方案通過了深圳市羅湖區(qū)人民醫(yī)院倫理委員會審批(文號作流程與管理規(guī)范的專家共識(2023版)》標(biāo)準(zhǔn)，采用國家標(biāo)準(zhǔn)化代謝性疾病管理中心授牌的代謝一體機(2.0版)配置的Topcon免散瞳彩色和視盤為中心位置，各拍攝1張彩色眼底照片；隨后使用人工智能輔助診斷系統(tǒng)EvisionAI[依未科技(北京)有限公司提供]進行篩查，輔助診斷系統(tǒng)參照美國眼科學(xué)會發(fā)布的《DR國際臨床分級標(biāo)準(zhǔn)》[13,15]。管理及轉(zhuǎn)診。在DR篩查過程中，篩查異常涵蓋了多種眼科病理狀態(tài)，包括DR、高危PDR、高血壓性視網(wǎng)膜病變、黃斑區(qū)異常、視神經(jīng)萎縮、突玻璃體渾濁以及分支靜脈阻塞等。在上述異常中，高危PDR的判斷標(biāo)準(zhǔn)為具有以下4個特征中至少3個：(1)新生血管形成(任何位置);(2)視盤或視盤附近新生血管形成；(3)至少有中度新生血管形成，即1個視盤直徑內(nèi)，大于1/4至1/3視盤面積，其他部位大小至少為視盤面積的一半；(4)玻璃體或視網(wǎng)膜周邊出血[16]。對于篩查結(jié)果為PDR、高危PDR以及有任何威脅視力風(fēng)險(包括但不限于突發(fā)明顯視力下降、眼部發(fā)紅疼痛、原因不明眼前漂浮黑影、新生血管性青光眼)的患者將直議轉(zhuǎn)診至內(nèi)分泌科，針對DR危險因素制定個體化管理方案，旨在延緩早院和社區(qū)健康服務(wù)中心協(xié)同進行。眼科下轉(zhuǎn)的PDR患者，社區(qū)醫(yī)師收集二、實踐內(nèi)容(一)篩查對象健康服務(wù)中心管理范圍內(nèi)的糖尿病患者，自愿同意書。(二)實踐效果2023年4月30日至2024年4月30日期間，研究共完成1360例(2720眼)患者的眼底篩查，其中蓮塘和桂園街道社區(qū)健康服務(wù)中心分別完成747和613例的篩查工作。對兩家社區(qū)健康服務(wù)中心糖尿病患者眼底篩查的結(jié)果顯示，57.20%為男性，中位年齡62歲；人工智能獨立閱片結(jié)果顯示，篩查異常率為28.60%(389/1360例),眼異常率為17.06%(464/2720眼);DR檢出率為11.54%(157/1DR3級20例(25眼),未發(fā)現(xiàn)PDR患者；高血壓視網(wǎng)膜病變95例(105眼)、疑似青光眼40例(59眼)、黃斑區(qū)異常79例(97眼)、分支靜脈阻塞3例(4眼)、玻璃體混濁8例(11眼)、視神經(jīng)萎縮7例(10對于未檢出DR的患者，由社區(qū)醫(yī)師負(fù)責(zé)管理。在篩查異常的389例患者中，58例(疑似青光眼、分支靜脈阻塞、視神經(jīng)萎縮、玻璃體混濁)患者建議直接轉(zhuǎn)診至眼科；其余患者建議轉(zhuǎn)診至內(nèi)分泌科，包括0~2級DR不伴有黃斑水腫124例(138眼),0~2級DR伴有黃斑水腫13例(15截至2024年5月30日，內(nèi)分泌科共接收社區(qū)健康服務(wù)中心轉(zhuǎn)診患者140例，其中62例為0~2級DR且不伴黃斑水腫，視力無明顯降低，經(jīng)門診明確治療方案后，患者被下轉(zhuǎn)回社區(qū)健康服務(wù)中心；13例為0~2級DR伴有黃斑水腫、20例為DR3級及以上患者，控制血糖后轉(zhuǎn)診至眼科；13例高血壓視網(wǎng)膜中度病變患者，控制血壓后轉(zhuǎn)診至眼科；32例黃斑區(qū)異常患者，在血糖控制良好后轉(zhuǎn)診至眼科。眼科共接收社區(qū)轉(zhuǎn)診患者30例，內(nèi)分泌科轉(zhuǎn)診患者65例。實際轉(zhuǎn)診率為74.84%(235/314例)。截至2024年5月30日，暫未發(fā)現(xiàn)PDR患者，未建立DR專案。4.全流程質(zhì)量管理：(1)篩查硬件的質(zhì)量控制：人工智能輔助診斷系統(tǒng)EVisionAI識別DR的準(zhǔn)確率為96.6%,敏感度為96.8%,特異度為質(zhì)量控制，以確保設(shè)備處于正常運行狀態(tài)。(2)過程監(jiān)管：眼科團隊于羅湖區(qū)智能眼科閱片中心負(fù)責(zé)每月按照30%的比例對眼底照片的拍攝質(zhì)量及診斷一致性進行抽查評估。本次共抽取410份眼底照片，以眼科專家組診斷結(jié)果為“金標(biāo)準(zhǔn)”,人工智能篩檢NPDR的敏感度為94.12%(32/34),特異度為98.67%(371/376),漏診率為5.88%(2/34),誤診率為1.33%(5/376)(表1)。由糖尿病防治中心統(tǒng)籌指導(dǎo)，內(nèi)DR專案的患者。(3)人員培訓(xùn)：糖尿病防治中心開辦多期“醫(yī)防融合糖管家培訓(xùn)班”和“社區(qū)健康服務(wù)中心機構(gòu)全科醫(yī)生糖尿病精英培訓(xùn)班”,本項目成員參加培訓(xùn)47人次，且培訓(xùn)后均考核合格。《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》提出了到2030年所有糖尿病患者都應(yīng)接受疾病管理和干預(yù)的目標(biāo)。我國的眼科醫(yī)師資眼科醫(yī)師主要負(fù)責(zé)DR的治療，內(nèi)分泌科與社區(qū)醫(yī)師主要負(fù)責(zé)DR篩查是一種具有成本效益的預(yù)防措施[11]。我們創(chuàng)新了組織架構(gòu)和運營模式，為主導(dǎo)、眼科團隊提供輔助支持的新模式。這種模式更貼合DR作為糖尿病并發(fā)癥的本質(zhì)，在不改變現(xiàn)有醫(yī)療資源布局的情況下，可以擴大DR篩時，我們首次將人工智能DR篩查與緊密型醫(yī)聯(lián)體模式相結(jié)合，切實提高DR篩查效率。羅湖醫(yī)院集團是有唯一法人代表的緊密型醫(yī)聯(lián)體，集團內(nèi)康管理中心(管理46家社區(qū)健康服務(wù)中心),是縱向貫通的整合型醫(yī)療服務(wù)體系[18]。我們的實際轉(zhuǎn)診率為74.84%(235/314例),高于其他團隊報道的22.37%和38.03%[19,20]。相較于專科聯(lián)盟模式，緊密型醫(yī)聯(lián)體在DR篩查的區(qū)域資源整合與協(xié)調(diào)能力方面具有更強的效通過醫(yī)保支付方式改革，促使集團主動下沉資的服務(wù)能力，為本項目實施提供了動力[23]。其次，在高效協(xié)調(diào)能力的基礎(chǔ)上，內(nèi)分泌科發(fā)揮橋梁作用，為社區(qū)健康醫(yī)聯(lián)體統(tǒng)籌了14個專業(yè)資源共享中心及6個管理中心(包括人力資源、財務(wù)和居民健康管理中心等),可以快速高效建立羅湖區(qū)智能眼科閱片中間互認(rèn)共享。同時，已構(gòu)建完善的15分鐘基層社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)圈，成熟的“一免三優(yōu)先”轉(zhuǎn)診機制舉措[24],以及引入國家標(biāo)準(zhǔn)化代謝性疾病管理中心授牌的代謝一體機(2.0版)等，均為DR患者轉(zhuǎn)診提供了必要支DR患者的同質(zhì)化管理。眼科承擔(dān)包括可疑青光眼、黃斑區(qū)異常、輕度及中度高血壓視網(wǎng)膜病變、玻璃體渾濁、分支靜脈阻塞等非DR眼科疾病治療工作。其中，可疑青光眼是指眼底攝片中可見青光眼特征(例如杯盤比偏大),這一特征可見于青光眼及生理性大視杯人群。《社區(qū)醫(yī)療機構(gòu)糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查工作流程與管理規(guī)范的專家共識(2023版)》建議科[13]。新生血管性青光眼是一種繼發(fā)于虹膜、房角及小梁表面新生血需要通過視力、屈光、眼壓、前方角鏡等綜合檢查來確定[25]。社區(qū)DR篩查過程中，僅進行了眼底照相，不能完全達(dá)本項目的另一亮點在于使用了EVisionAI人工智能輔助診斷系統(tǒng)，建立眼健康信息化平臺(眼科閱片中心),彌補了社區(qū)醫(yī)師使用眼底鏡篩查DR能力不足的困境，為項目順利開展提供了強有力的技征，系統(tǒng)運用決策樹分類方法來自動識別DR及其相應(yīng)的分期[17],在針對28500張眼底照片的測試中，該系統(tǒng)DR識別的準(zhǔn)確率為96.6%,敏感度為96.8%,特異度為96.3%[17]。11.54%,其中3級NPDR檢出率分別為1.47%,PDR檢出率為0;低于劉延晶等[19]報道的檢出率16.3%(95%CI15.3%~17.2%),他們報道的3級NPDR和PDR占比分別為2.3%和0.64%;同時也低于薈萃分析報道的22.4%(95%CI18.8%~26.1%)[26]。造成這種差異的原因主要在于：(1)DR的患病率與地區(qū)(南方與北方)、戶籍類型(城市與農(nóng)村)以及家庭年均收入(超過20000元人民幣)之間存在顯著相關(guān)性[27],深圳城市地區(qū)的家庭年均收入較高(2023年人均可支配收入為76910元人民幣[28]),這可能對檢出率產(chǎn)生有利影響。(2)眼底照片拍攝困難者(嚴(yán)重的白內(nèi)障、翼狀餐肉、小瞳孔等疾病患者難以拍攝清晰眼底照片)不排除合并DR,均已建議直接轉(zhuǎn)診至眼科，這些患者生不利影響。(3)在研究時間段，未簽署知情同意書或未了解本項目的糖尿病患者在兩家社區(qū)健康服務(wù)中心的占比分別為36.48%(429/1176)和19.24%(146/759),這會出現(xiàn)選擇偏倚、無應(yīng)答偏倚或志愿者偏倚。(4)本研究的數(shù)據(jù)來源于同