使用自动与人工视网膜出血量化预测增殖性糖尿病视网膜病变的进展

这对糖尿病患者为何重要

糖尿病可以在视力丧失之前悄悄损害眼球后部。医生知道，有些人的眼部改变多年保持轻度，而另一些人则快速进展为威胁视力的疾病。本研究提出了一个具有重大意义的实用问题：基于眼部的超广角照片，能否让自动化计算机系统帮助预测哪些患者最有可能发展到称为增殖性糖尿病视网膜病变的危险阶段？

深入观察眼内

糖尿病性视网膜病变发生于长期高血糖损伤视网膜——眼后部感光层——中的微小血管时。这些血管可能渗漏或出血，形成称为出血点的小暗斑。几十年来，眼科专家通过在标准化照片中检查视网膜的有限中心区域来评估疾病严重程度。新型相机现在可以在单张超广角图像中捕捉几乎整个视网膜，显示出更多斑点和改变，尤其是远周边区域。早期的研究表明，出血的总面积以及这些斑点距离视神经盘（神经纤维离开眼球的明亮圆形区域）的远近，能够帮助预测哪些眼更可能恶化。

人类与算法的比较

研究人员研究了63只眼，这些眼在起始时为非增殖性（或尚未严重）的视网膜病变，并且至少随访一年。受过训练的专家使用专业软件在超广角图像上仔细描绘每一个可见的出血点，这一繁复过程每只眼可能涉及数千次标注。同一组图像随后由名为 EyeRead 的深度学习程序处理，该程序旨在自动发现并描出这些斑点。对于人工描绘和自动结果，研究团队计算了出血点的数量、覆盖的总面积，以及这些斑点在中心区和周边区中平均距离视神经盘的远近。

计算机所见

自动系统始终报告的出血点数量较少，总出血面积也小于人工评分者。这种低估主要似乎源于每个斑点边界绘制的精确度问题，因为许多斑点边缘模糊，难以界定。尽管如此，当研究者逐只眼比较时，计算机测量值与人工测量值总体上变化一致，尤其是在总出血面积方面。换言之，尽管绝对数值较小，人类判断为出血更多或更大者，算法也倾向于给出更高的评分。

斑点位置作为预警信号

最引人注目的发现不仅关乎斑点数量，还在于它们的位置。一年内，63只眼中有29只进展为增殖性糖尿病视网膜病变——这一阶段表现为脆弱新生血管的生长，可能导致严重视力丧失。通过统计模型，研究人员发现，不论测量来自人工描绘还是自动系统，出血斑点位于更远离视神经盘的位置——即更靠近视网膜周边——的眼更可能进展。这与早期证据一致：外周视网膜的损伤和血流不良是未来病情恶化的危险信号。

这对未来眼保健的意义

对糖尿病患者及其医生而言，结论令人鼓舞：即便是不完美的自动工具，基于超广角视网膜图像，也能在识别更有可能进展到危险阶段的眼方面发挥作用，尤其是当它衡量出血向外周延伸的程度时。尽管与专家人工相比，算法会遗漏一些细节，但其测量结果足够吻合，具有实用价值。随着进一步改进并扩展到其他视网膜改变，此类系统可在繁忙的门诊或偏远环境中提供快速、客观的风险评估，帮助将注意力和治疗集中到最需要的患者身上。

引用: Verma, A., Nittala, M.G., Dara, R.M. et al. Predicting progression to proliferative diabetic retinopathy using automated versus manual quantification of retinal haemorrhages. Eye 40, 682–688 (2026). https://doi.org/10.1038/s41433-025-04205-2

关键词: 糖尿病性视网膜病变, 视网膜成像, 人工智能, 疾病进展, 眼部筛查