现实世界中用于糖尿病性视网膜病变筛查的人工智能系统性能

这对糖尿病患者为何重要

糖尿病可能在没有任何症状的情况下悄悄损害眼睛后部并导致视力丧失。定期眼科检查可以预防大多数与糖尿病相关的失明，但眼科医生和门诊资源有限。本研究评估了一款人工智能（AI）程序能否在常规糖尿病门诊中安全地帮助筛查糖尿病患者的眼部损害，既能筛出需要专科治疗的人，又能减轻眼科门诊的压力。

在糖尿病门诊检查眼睛的新方法

布鲁塞尔一所大学医院的研究人员测试了一套基于AI的系统，旨在识别“需转诊”的糖尿病性眼病——即应由眼科专家进一步评估的阶段。到内分泌门诊就诊的糖尿病成年人在不使用散瞳滴剂的情况下，使用小型相机快速拍摄每只眼睛后部的照片。AI软件在现场分析这些图像，判断每位患者是否应因可能的危及视力的糖尿病视网膜病变或黄斑水肿而被转诊。随后一位视网膜专家按标准分级表独立复核所有图像，作为评判AI决策的基准。

AI发现高风险眼病的效果如何

在405名受检者中，353人的图像清晰度足以比较AI与人工的判定。在这组人中，大约每6人中有1人患有严重到需要转诊的糖尿病性眼病。AI系统表现非常出色：它正确识别了近9成需要转诊的患者，并且对不需要转诊的大多数人也做出了正确的否定判断。用技术术语来说，该系统的敏感性为88.9%，特异性为98.7%，整体准确性（曲线下面积）为96.5%。当人工专家发现危及视力的病变阶段时，AI也将这些患者全部标记为需转诊，意味着最高风险的个体没有被漏掉。

不同人群中的一致性结果

研究团队还检验了AI在不同年龄、性别、种族、糖尿病类型、体重和影像质量下的表现是否同样良好。在所有这些亚组中，系统表现均保持较高水平，任何类别中都没有出现有意义的准确性下降。特别是在年轻成人、女性、欧洲患者、1型糖尿病患者以及图像质量被评为非常好时，准确性尤为出色。统计模型显示，两项常见的糖尿病因素——诊断时更高的血糖和更长的病程——对AI和人工分级均是严重眼病的重要预测因子，这证实了AI的判定与已知医学风险模式是一致的。

这对门诊和患者意味着什么

除糖尿病性眼损害外，近四分之一的患者因其他新发现的问题被转诊至眼科专家，例如视神经改变或年龄相关性黄斑变性迹象。其中只有少数转诊是由于糖尿病视网膜病变本身，这凸显出一张简单的眼底照片可以发现许多重要的眼部疾病。然而，该AI工具是专门用于识别糖尿病视网膜病变和黄斑水肿，而非这些其他疾病，因此最好将其视为分诊辅助工具，而不是完整眼科检查的替代。在实践中，门诊可以利用该系统自动筛选大量视网膜照片，让眼科医生将更多时间用于复杂或需治疗的病例，而不是筛查无病图像。

给普通读者的要点

这项在比利时的现实世界研究表明，一款AI程序可以在常规门诊就诊时安全且高效地帮助筛查糖尿病患者的严重眼损害，其表现至少达到了此类工具的监管基准。对患者而言，这可能意味着更快速、更方便的眼部检查、更少不必要的专科就诊，以及在视力丧失前更有机会发现危险性变化。对于面临糖尿病患者数量不断增长的卫生系统，AI支持的眼科筛查提供了一种务实的方式，以在更有效利用专家时间的同时扩大对可预防失明的保护。

引用: Berrada, L., Crenier, L., Lytrivi, M. et al. Real-world performance of an AI system for diabetic retinopathy screening. Sci Rep 16, 7609 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37292-6

关键词: 糖尿病性视网膜病变, 人工智能, 眼部筛查, 深度学习, 远程眼科