2025人工智能糖尿病视网膜病变筛查的社区实践

2025人工智能糖尿病视网膜病变筛查的社区实践

糖尿病视网膜病变(diabeticretinopathy,DR)是由糖

尿病引起视网膜微血管损害所致的系列病变，主要分为非

增殖型糖尿病视网膜病变(non-proliferativediabetic

retinopathy,NPDR)和增殖型糖尿病视网膜病变

(proliferativediabeticretinopathy,PDR),后者是

DR的晚期阶段，可导致严重的视力丧失c1]。DR导致

的失明占全球失明患者的8%~12随其失明风险是非糖尿病

患者的25倍—，3,4,5]。截至2017年，中国DR

患者已超过3000万，其中70%未接受规范化治疗[6]o

针对DR致盲“可防不可治”的特点，《“十四五”全国眼

健康规划(2021—2025)》及《“健康中国2030”规划纲

要》也着重强调了基层医疗卫生机构在DR筛查能力建设中

的关键作用[7'8]o研究表明，人工智能在DR的早

期筛查和诊断中具有潜力[9(10]o此外，社区健康服

务中心被视为人工智能DR筛查的重要实施场所，然而，社

区医师的DR筛查能力存在明显不足，因此，当前的DR筛

查实践主要由眼科团队主导。然而，我国的眼科医师资源

相对匮乏，全国注舟眼科医师仅4.48万，与糖尿病患者的

配比仅为1/3000["],从事眼底医疗服务与研究的

医师则更少，而多地区推行的远程医疗模式需要眼科医师

进行影像判读，工作量大，上级医院的眼科医师往往难以

及时完成大量影像解读工作，且人工判读存在一定经验依

赖性［12］。此外，DR治疗是一个长期过程，需要内分

泌科医师制定管理方案，社区医师进行长期管理随访，眼

科医师负责治疗，并且还需要涉及营养、心理、药学等多

学科合作C13］0目前仍缺乏有效的筛查模式和可持续

的多学科合作组织架构及运营模式。鉴于此，深圳市糖尿

病防治中心联合中国研究型医院学会糖尿病学专业委员会

专家，针对社区医疗机构的现状与需求，共同撰写并发布

了《社区医疗机构糖尿病视网膜病变筛查工作流程与管理

规范的专家共识（2023版）》［13］3我们在共识文件

的指导下，采用人工智能筛查模式，依托紧密型医联体，

建立了由深圳市糖尿病防治中心统筹、罗湖区人民医院内

分泌科主导、眼科遑供辅助支持、社区健康服务中心具体

实施的组织架构，以糖尿病专案为纽带，推动“眼健康信

息化平台、DR筛查和分级诊疗模式”在社区医疗机构落

地［13］,以实现DR及时筛查、转诊及随访，有效促进

DR医疗服务模式的革新。现将我们的经验报道如下，以飨

读者。

一、团队组织架构及运作模式

1.组织架构：项目曰深圳市糖尿病防治中心统筹规划，罗湖

区人民医院内分泌科担任主导，眼科提供辅助支持，居民健

康管理中心下属莲塘和桂园街道社区健康服务中心负责具

体实施。两家社区健康服务中心均具备完整的筛查条件，截

至2023年底，两家分别管理糖尿病的人数达1176和759

人，并已参照《糖尿病分级诊疗转诊制度与转诊标准深圳专

家共识》落实糖尿分级管理制度，B级及以上社区医师为DR

筛查的主要实施者［14］o

在项目运行过程中，眼科负责接诊社区转诊患者，并基于罗

湖区智能眼科阅片中心进行眼底照片质量管理，内分泌科负

责制定个性化综合管理方案以及进行糖尿病专案质量管理。

各部门的协同合作关系见图1,其服务分别在糖尿病防

治中心、罗湖区人民医院及居民健康管理中心（下属社区健

康服务中心）和集团管理部门的管理统筹下进行C13］O

实践方案通过了深圳市罗湖区人民医院伦理委员会审批（文

号2022-LHQRMYY-KYLL-03A）。

2.团队运作模式：社区医师遵循《社区医疗机构糖尿病视网

膜病变筛查工作流程与管理规范的专家共识（2023版）》标

准，采用国家标准化代谢性疾病管理中心授牌的代谢一体机

（2.0版）配置的Topcon免散瞳彩色眼底照相机进行DR眼

底拍摄。拍摄过程中，针对每只眼睛，分别以黄斑和视盘为

中心位置，各拍摄1张彩色眼底照片；随后使用人工智能辅

助诊断系统EvisionAI［依未科技（北京）有限公司提供］

明确诊断为PDR的患者，需建立DR专案，DR专案管理由罗

湖区人民医院和社区健康服务中心协同进行。眼科下转的

PDR患者，社区医师收集患者相关诊疗信息进行归档管理，

将专案一并上传至罗湖区人民医院眼科阅片中心和糖尿病

防治中心。“糖尿病防治中心-罗湖区人民医院-社区健康服

务中心”共享专案信息，保护个人隐私，保障信息安全。

二、实践内容

（一）筛查对象

本研究是在国家基本公共卫生服务项目框架下进行，筛查对

象主要为社区健康服务中心管理范围内的糖尿病患者，自愿

进行眼底筛查，并签署知情同意书。

（二）实践效果

1.社区DR筛查：2023年4月30日至2024年4月30日期间，

研究共完成1360例（2720眼）患者的眼底筛查，其中莲

塘和桂园街道社区健康服务中心分别完成747和613例的筛

查工作。对两家社区健康服务中心糖尿病患者眼底筛查的结

果显示，57.20%为男性，中位年龄62岁；人工智能独立阅

片结果显示，筛查异常率为28.60%（389/1360例），眼异

常率为17.06%（464/2720眼率DR检出率为11.54%（157/1

360例），其中DR1级83例（91眼），DR2级54例（62

眼），DR3级20例（25眼），未发现PDR患者；高血压视

网膜病变95例（105眼）、疑似青光眼40例（59眼）、黄

斑区异常79例（97眼）、分支静脉阻塞3例（4眼）、玻

璃体混浊8例（11眼）、视神经萎缩7例（10眼）。

2.DR分级转诊：

对于未检出DR的患者，由社区医师负责管理。在筛查异常

的389例患者中，58例（疑似青光眼、分支静脉阻塞、视神

经萎缩、玻璃体混浊）患者建议直接转诊至眼科；其余患者

建议转诊至内分泌科，包括0〜2级DR不伴有黄斑水肿124

例（138眼）,0~2级DR伴有黄斑水肿13例（15眼）,DR3

级20例（25眼）。

截至2024年5月30日，内分泌科共接收社区健康服务中心

转诊患者140例，其中62例为0~2级DR且不伴黄斑水肿，

视力无明显降低，经门诊明确治疗方案后，患者被下转回社

区健康服务中心；13例为0~2级DR伴有黄斑水肿、20例为

DR3级及以上患者，控制血糖后转诊至眼科；13例高血压

视网膜中度病变患者，控制血压后转诊至眼科；32例黄斑区

异常患者，在血糖控制良好后转诊至眼科。眼科共接收社区

转诊患者30例，内分泌科转诊患者65例。实际转诊率为

74.84%（235/314例）。

3.多学科参与的DR专案管理:

截至2024年5月30日，暂未发现PDR患者，未建立DR专

案。

4.全流程质量管理：(1)筛查硬件的质量控制：人工智能

辅助诊断系统EVisionAI识别DR的准确率为96.6%,敏感度

为96.8%,特异度为96.3%[17]oTopcon免散瞳彩色眼

底照相机由专职人员定期进行室内质量控制，以确保设备处

于正常运行状态。(2)过程监管：眼科团队于罗湖区智能

眼科阅片中心负责每月按照3096的比例对眼底照片的拍摄质

量及诊断一致性进行抽查评估。本次共抽取410份眼底照片,

以眼科专家组诊断结果为“金标准”，人工智能筛检NPDR

的敏感度为94.12%(32/34),特异度为98.67%(371/376),

漏诊率为5.88%(2/34),误诊率为1.33%(5/376)(表

1)0由糖尿病防治中心统筹指导，内分泌科团队负责评

估糖尿病专案的完成度和真实性，目前暂无需要建立DR专

案的患者。(3)人员培训：糖尿病防治中心开办多期“医

防融合糖管家培训班”和“社区健康服务中心机构全科医生

糖尿病精英培训班”，本项目成员参加培训47人次，且培

训后均考核合格。

三、讨论

《“健康中国2030”规划纲要》提出了到2030年所有糖尿

病患者都应接受疾病管理和干预的目标。我国的眼科医师资

源相对匮乏，鉴于此，让眼科医师主要负责DR的治疗，内

分泌科与社区医师主要负责DR筛查是一种具有成本效益的

预防措施[11]o我们创新了组织架构和运营模式，与传

统的以眼科团队为主导的筛查模式不同，我们提出了以内分

泌科团队为主导、眼科团队提供辅助支持的新模式。这种模

式更贴合DR作为糖尿病并发症的本质，在不改变现有医疗

资源布局的情况下，可以扩大DR筛查的覆盖范围，提高筛

查的可及性，并有效减轻眼科医师的工作负担。同时，我们

首次将人工智能DR筛查与紧密型医联体模式相结合，切实

提高DR筛查效率。罗湖医院集团是有唯一法人代表的紧密

型医联体，集团内既有三级甲等医院，又有中医院、慢病管

理机构、妇幼保健院以及居民健康管理中心（管理46家社

区健康服务中心），是纵向贯通的整合型医疗服务体

系c18]o我们的实际转诊率为74.84%（235/314例），

11920]

高于其他团队报道的22.37%和38.03%-o相较于

专科联盟模式，紧密型医联体在DR筛查的区域资源整合与

协调能力方面具有更强的效能c21]o罗湖医院集团实施

“总额管理、结余奖励”的医保支付模式I，23],通

过医保支付方式改革，促使集团主动下沉资源，强化社区健

康服务中心的服务能力，为本项目实施提供了动力[23]o

其次，在高效协调能力的基础上，内分泌科发挥桥梁作用，

为社区健康服务中心与三级甲等医院专科之间提供了便捷

的分级转诊途径，显著提高了DR分级转诊效率。此外，医

联体统筹了14个专业资源共享中心及6个管理中心（包括

人力资源、财务和居民健康管理中心等），可以快速高效建

立罗湖区智能眼科阅片中心，推动DR筛查结果及DR专案在

社区健康服务中心与专科（医联体内）间互认共享。同时，

已构建完善的15分钟基层社区卫生服务圈，成熟的“一免

三优先”转诊机制举措E241,以及引入国家标准化代谢

性疾病管理中心授牌的代谢一体机（2.0版）等，均为DR患

者转诊提供了必要支持和保障。

此外，内分泌科与眼科之间的双向会诊和协同共管机制，进

一步促进了DR患者的同质化管理。眼科承担包括可疑青光

眼、黄斑区异常、轻度及中度高血压视网膜病变、玻璃体浑

浊、分支静脉阻塞等非DR眼科疾病治疗工作。其中，可疑

青光眼是指眼底摄片中可见青光眼特征（例如杯盘比偏大），

这一特征可见于青光眼及生理性大视杯人群。《社区医疗机

构糖尿病视网膜病变筛查工作流程与管理规范的专家共识

（2023版）》建议在社区DR筛查中，若发现新生血管性青

光眼迹象，应直接转诊到眼科c13]o新生血管性青光眼

是一种继发于虹膜、房角及小梁表面新生血管形成和纤维血

管膜增生引起的一类难治性继发性青光眼，其诊断与分级需

要通过视力、屈光、眼压、前方角镜等综合检查来确

定[25]o社区DR筛查过程中，仅进行了眼底照相，不

能完全达到直接诊断新生血管性青光眼的检查要求。

本项目的另一亮点在于使用了EVisionAI人工智能辅助诊

断系统，建立眼健康信息化平台（眼科阅片中心）,弥补了

社区医师使用眼底镜筛查DR能力不足的困境，为项目顺利

开展提供了强有力的技术支持和保障。该系统基于人类视觉

仿生学原理进行设计，能够对眼底照片执行去燥和归一化等

预处理，通过全局灰度分析，并结合数学形态学原理来提取

图像特征，系统运用决策树分类方法来自动识别DR及其相

应的分期[17],在针对28500张眼底照片的测试中，

该系统DR识别的准确率为96.6%,敏感度为96.8%,特异度

为96.3%[17]o

本项目结果显示，两家社区健康服务中心在管糖尿病患者的

DR检出率为11.54%,其中3级NPDR检出率分别为1.47%,

PDR检出率为0；低于刘延晶等[19]报道的检出率16.3%

（95%CI15.3%"17.2%）,他们报道的3级NPDR和PDR占比

分别为2.396和0.64%；同时也低于荟萃分析报道的22.4%

（95%CI18.8%"26.1%）[26]o造成这种差异的原因主

要在于：（1）DR的患病率与地区（南方与北方）、户籍类

型（城市与农村）以及家庭年均收入（超过20000元人民

币）之间存在显著相关性［27］,深圳城市地区的家庭年

均收入较高（2023年人均可支配收入为76910元人民

币［28］）,这可能对检出率产生有利