期刊简介
《浙江实用医学》杂志系浙江省卫生厅主管、浙江省医学情报研究所主办、《浙江实用医学》杂志编辑部编辑出版综合性医学学术期刊，国内外公开发行，国内统一刊号：CN33-1207/R，国际标准刊号：ISSN1007-3299。本刊宗旨是积极贯彻党的卫生方针政策，宣传和推广医药卫生科技成果和防病治病的先进经验，立足浙江，面向全国，坚持理论与实践相结合，普及与提高并重，以实用为主，以临床为主，以基层为主。每期刊用文章80%为临床实用性较强的稿件，主要报道医学科研成果、临床医学和预防医学研究进展及医药卫生新技术、新方法。主要栏目有：专家论坛、临床研究、基础研究、防治研究、诊治分析、临床与药、临床与检验、临床护理、综述、误诊分析、病例报告、科研管理、医院管理、医学情报工作、国外医学动态等，是广大临床医务工作者的良师益友。本刊为大16开64页双月刊，每逢双月25日出版。
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.