五维度糖尿病视网膜病变人工智能检测平台，是汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心继早产儿视网膜病变智能检测平台及39种眼底疾病（病变）检测平台之后的又一医学人工智能开发成果。该平台依照真实世界DR筛查（英国标准）进行数据标注并由纯本土团队独立自主研发，研究成果（论著）在BMJ子刊发表。

共同第一作者：张贵华、林建伟、汪佶、吉杰

通讯作者：张铭志

全文链接：https://bmjopen.bmj.com/content/12/7/e060155

糖尿病视网膜病变（DR）是中国乃至全球工作人群中常见的不可逆性视损伤眼病，至2045年，预计全球将有7亿人受累。人工智能技术已广泛用于开展基于眼底彩照的DR自动筛查，但多数是依据国际眼科理事会发布的糖尿病视网膜病变国际分级系统进行图像标注，这一分级系统规定中度非增殖期（例如视网膜仅有少量浅层出血）及以上的患者需要转诊，因此可能导致过度转诊，浪费宝贵的医疗资源。

有鉴于此，本研究开发的AI糖网检测平台在图像标注上采用了英国糖网筛查分级系统（以下简称英国标准），密切贴近临床实际筛查流程，建立了基于眼底彩照的多个维度特征的评估筛查策略，包含图像质量、视网膜病变（除黄斑中心凹一个视盘直径范围内区域）、黄斑病变可评性、黄斑病变以及光凝共5个方面。我们开发的基于多维度的自动分级系统更符合实际DR筛查流程，且能有效降低过度转诊率。

作为国家卫健委健康快车糖尿病视网膜病变阅片中心和阅片鉴定中心，十多年以来，汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心已经建立同质化高准确性阅片能力的标准化培训体系并获得相关资格认证。目前已建立从非眼科专业技师至眼科医师、眼科中级至高级医师的高素质DR阅片团队。

汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心张铭志教授团队根据糖尿病视网膜病变真实世界筛查流程（依次评估图像质量、视网膜病变、黄斑病变可评性、黄斑病变以及光凝共5个维度）自主研发的人工智能检测平台，可有效降低漏诊或误诊情况发生，而且所有维度的分类还能进一步综合成图像、眼、病人三水平综合结果并给出转诊建议。

本研究中，基于全部5个维度的DR自动检测平台在外部验证集的分类中达到了敏感性 0.917–0.978，特异度0.907–0.981，AUROC为0.9639–0.9944的准确性，性能堪比专业糖尿病视网膜病变筛查医师。

平台在实现高效、便捷、准确地检测需治疗DR患者同时，还能通过可视化技术提供预测区域特征的自动标注，增强临床应用的信心。

该平台已获取软件著作权。

五维度糖尿病视网膜病变人工智能检测平台在基于大规模人群的真实筛查场景中检测需转诊DR患者，并防止过度转诊上有着良好的应用前景。该平台是汕头国际眼科中心立足于全民眼健康服务，积极发展智慧智能医疗并努力推动“人人享有光明视界”愿景转化的又一生动实践。