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论文《Diabetic retinopathy screening in the emerging era of artificial intelligence》综述了糖尿病视网膜病变（DR）筛查在人工智能（AI）特别是深度学习（DL）兴起背景下的发展与挑战。作者指出，随着糖尿病患者数量激增，传统人工判读方式难以满足大规模筛查需求，而AI模型（如卷积神经网络）已在眼底图像分析中展现出高敏感度和特异性，部分系统已获得临床应用许可。尽管如此，临床推广仍受限于算法泛化能力不足、黑箱性、法规滞后与国家筛查标准不统一等问题。作者呼吁结合远程医疗、手持设备与可解释AI，以推动糖网筛查向更高效、可及和个性化的方向迈进。

一、研究背景

糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy, DR）是糖尿病最常见的并发症之一，严重时可发展为增殖型视网膜病变（PDR）和黄斑水肿（DME），导致不可逆失明。2020年，全球约有1.03亿糖尿病患者患有DR，预计到2045年将增至1.6亿人。

传统眼底筛查方式如七视野眼底照相（ETDRS）虽为金标准，但实施成本高、时间消耗大。随着患者数量增加，医疗系统亟需更高效、智能化的筛查方式。人工智能（AI），特别是深度学习（DL）中的卷积神经网络（CNN），为糖网筛查带来了变革性的可能。

二、筛查机制与标准的演进

筛查的意义：早期发现PDR和DME并干预，可有效避免失明风险。

分级标准：国际临床糖网疾病严重程度分级（ICDR）被广泛采用，简化了临床应用。

图像技术演进：

从传统七视野照相过渡到广角眼底成像和OCT。

OCT被证实在检测DME上具有更高准确性（能减少约42.1%的误诊）。

筛查频率优化：从固定年筛查向风险分层、个性化频率转变，提高资源利用效率并减少40%的筛查次数。

三、AI赋能的关键技术节点

1. 传统机器学习（ML）
   利用特征工程提取微动脉瘤、出血斑等病灶特征，敏感度高（87–95%），但特异性较低（50–69%），导致大量假阳性，限制了成本效益。

2. 深度学习（DL）与CNN
   优势：无需手工特征提取，直接从图像中学习模式。

   代表研究：

   Gulshan等人基于12万+张眼底图像训练CNN，分类糖网的敏感度与特异性均超90%。

   IDx-DR系统获得FDA批准，敏感度87.2%，特异性90.7%，成像成功率96.1%。
   
   

3. DME识别的挑战
   不同于分类，DME的检测需图像级分割（如识别黄斑囊肿、硬性渗出），对像素级标注要求高。

   研究者使用U-Net和Inception-v3架构实现OCT图像中DME自动识别，AUC达0.93以上。

四、新兴手段与实际挑战

1. 手持设备与远程筛查
   手持眼底相机在低资源地区具有潜力。

   不扩瞳成像可用率低（仅约57%），限制其在真实环境中的应用。

   AI结合手持设备（如智能手机）具备检测中重度DR的可行性，但仍缺乏对PDR和DME的鲁棒识别能力。

2. 远程眼科系统（Tele-ophthalmology）
   在欧美等国家已实现部分实施，如丹麦将眼底筛查纳入糖尿病并发症统一评估平台。

   通过区域中心远程判读图像，有效缓解眼科医生短缺，优化就诊流程。

   新加坡等国家通过远程系统节省近3000万美元的长期医疗支出。

五、面临的现实瓶颈

尽管AI已展现出出色的性能，但在临床推广中仍面临多个障碍：

黑盒问题：DL模型缺乏可解释性，临床医生对其不透明的决策路径存疑。

泛化能力不足：多数模型基于高质量图像训练，难以适应不同国家种族、设备和数据分布。

高假阳性率：部分国家只治疗STDR，但AI模型往往将所有DR患者标记为阳性，可能引发资源浪费。

漏诊风险：尤其是PDR活跃状态的检测，现有数据集中PDR比例极低，难以精确识别。

六、未来展望

建议将AI作为辅助工具，先筛除“无病图像”，再由人工复核疑似病变图像，以降低误诊风险。

推进多病种联合检测系统（DR + 青光眼 + AMD），提高综合筛查效率。

强化可解释性研究，如采用可视化热图、注意力机制等辅助医生理解模型决策依据。