健康知识库

糖尿病视网膜病变是糖尿病的常见并发症，如果不及时发现和治疗很可能导致失明，它是我国成年人致盲的首要原因。早期筛查糖尿病视网膜病变对防盲有重要意义，来自瑞典的数据显示，通过城市综合筛查项目在15年间使每年总人口糖尿病视网膜病变致盲的发生率从3/10万下降至0.2/10万。英国Newcastle upon Type地区的综合筛查项目也使糖尿病视网膜病变致盲率明显下降。因地制宜地开展糖尿病视网膜病变筛查，实现早期发现、早期干预和正确治疗，是完全有可能避免致盲的。

国内外糖尿病视网膜病变早期筛查的现状堪忧

尽管早期发现糖尿病视网膜病变是糖尿病患者健康管理的一个重要部分，但事实上，不管是医生还是患者，对糖尿病视网膜病变的重视远远不够。我国流行病学资料显示，50％以上就诊于基层医疗机构的糖尿病患者未被告知应定期进行眼底检查，近70％糖尿病患者未接受规范的眼科检查。2018年，在IDF官方杂志上发表了一项全球性调查报告。这项调查对41个国家2329名卫生保健专业人员进行调查。结果显示：超过1/3接受调查的糖尿病专家表示，他们没有与糖尿病患者讨论眼部护理问题。在所有接受调查的专业人员中，只有1/5初级保健人员报告他们的材料包含足够的眼部并发症信息；即便是眼科医生，也只有37%报告说，他们有足够的眼部并发症信息。65%眼科医生报告说，大多数患者视力问题已经发生时才就医。被调查者反映大部分他们的患者在失去有效治疗时机的时候才会反馈。

接受调查的医护人员所提到的眼睛健康最主要的问题在于：患者对眼部并发症缺乏知识和/或意识，患者对眼部检查缺乏重视，以及高昂的治疗费用等。眼科医生也认为晚期筛查(66%)、缺乏患教资料(55%)已经成为想要改善眼部健康的主要障碍。

卫生保健专业人员需要得到适当的支持和培训，才能够向成人糖尿病患者提供关于糖尿病视网膜病变风险的信息，从而降低糖尿病视网膜病变风险，并倡导根据需要为患者提供负担得起的糖尿病视网膜病变早期筛查和治疗。

糖尿病视网膜病变的传统筛查转诊

由于糖尿病视网膜病变在发展初期往往没有任何症状，早期发现和治疗只能通过常规检查来实现。

在不具备条件由眼科医师进行眼部筛查的情况下，由内分泌科经培训的技术人员使用免散瞳眼底照相机，拍摄至少两张以黄斑及视乳头为中心的45°角的眼底后极部彩色照片，进行分级诊断，是可行的糖尿病视网膜病变筛查方法。研究证实免散瞳的双视野图像在糖尿病视网膜病变诊断的敏感性或特异性上可与7个标准视野检查结果达到高度一致性，可以作为糖尿病视网膜病变筛查的工具。推荐常规、广泛应用眼光学相干断层扫描（optical coherence tomography, OCT）评估视网膜厚度和视网膜病理变化发现糖尿病黄斑水肿。对于筛查中发现的糖尿病视网膜病变，特别是伴有任何程度的黄斑水肿、重度非增殖性糖尿病视网膜病变及增殖性糖尿病视网膜病变的糖尿病患者，应转诊到对糖尿病视网膜病变诊治有丰富经验的眼科医师。突发失明或视网膜脱离者需立即转诊眼科。

2017年12月，中华医学会眼科学分会眼底病学组公布了《我国糖尿病视网膜病变筛查的图像采集及阅片指南（2017年）》，旨在指导筛查照像的规范化操作，并规范筛查图像的判读标准。

?

新形势下糖尿病视网膜病变的筛查趋势——人工智能的应用

?

目前我国87％糖尿病患者就诊于眼科医疗资源极其有限的县级及以下医疗机构，传统筛查模式似乎不能满足庞大的糖尿病患者人群的需要。特别是非眼科专业人士，包括基层和内分泌科医护人员，亟需简便可行，兼具有良好敏感性和特异性的高效筛查方式。

“人工智能”（ artificial intelligence， AI）一词早在1956 年已经提出，相关理论、原理以及研发应用领域不断扩展。

2017年12月发表在JAMA杂志的一项研究发现，利用AI，可准确识别患有糖尿病视网膜病变和相关眼病、需要进一步治疗的糖尿病患者。这是一项根据多个种族的数十万张糖尿病患者视网膜图像开发和验证的“深度学习系统（ deep learning system，DLS）”。研究结果显示，DLS作为一种具有筛查糖尿病视网膜病变及相关眼病潜力的机器学习技术，它能处理大量的数据，并从这些数据中提取出有意义的模型，对发现糖尿病视网膜病变有较高的敏感性和特异性。DLS相关研究的最终目标是，将DLS装入视网膜摄像头，最终应用于门诊、医院、药房等场合，用来筛查哪些糖尿病患者需要看眼科医生的。科技发展为实现糖尿病视网膜病变高效筛查带来无限可能。

随着AI在眼科疾病领域的应用，基于AI算法的眼底影像分析软件在国内已经诞生，用于糖尿病视网膜病变筛查，准确率达90%以上。其优势表现在三个方面：

第一，病灶标注一目了然：眼底影像分析软件不仅可以直接给糖尿病视网膜病变的筛查结果建议，还可以在图上提示出微血管瘤、视网膜出血、硬渗出、棉绒斑等9个典型的糖尿病视网膜病变病灶，帮助医生对于检查结果进行确认。

第二，门诊、筛查、科研，不同场景随心用：眼底影像分析软件可以应用在社区的糖尿病视网膜病变筛查，还可以用在内分泌和内科门诊中用于对糖尿病患者的眼底并发症的检测。在科研中，EyeWisdom眼底影像分析软件特有的糖尿病视网膜病变细分级和病灶识别能力可以帮助医生对患者病情发展进行量化的跟踪和分析。

第三，具备集成远程阅片功能，提供云端服务：结合互联网和5G技术可进行实时远程医疗，这样能让优质的医疗服务覆盖广大的基层和偏远地区的群众。这将有效地缓解国内现在医疗资源不足和分布不均衡的问题。

2018年初，美国FDA批准了首款使用AI检测糖尿病患者轻微视网膜病变的医疗设备IDx-糖尿病视网膜病变，标志着AI应用医疗诊断的一个重要里程碑。利用IDx-糖尿病视网膜病变装置进行糖尿病视网膜病变检测实现自动分级，是一种有效的方法，更便于基层护理，减少了对眼科医生的需求。

总之，相对于传统筛查模式，随着AI与互联网技术的飞速发展，采用远程医疗技术实现糖尿病视网膜病变的早期筛查具备了可能，并日趋成熟。特别是我国糖尿病人口基数大，医疗资源有限， 糖尿病视网膜病变远程筛查系统对于基层和社区提高筛查效率、提高患者定期参加糖尿病视网膜病变筛查的依从性，以及推动糖尿病视网膜病变筛查防治网络建设，具有深远的意义和广阔的前景。