期刊简介
《中华肾病研究电子杂志》（DVD-ROM）是由国家新闻出版总署批准创办（新出审字［2011］814 号），国内统一连续出版物号（CN）11-9325/R，国际标准连续出版物号（ISSN）2095-3216。本刊由国家卫生和计划生育委员会主管、中华医学会主办、中国人民解放军总医院承办、中华医学电子音像出版社出版的专业性电子学术期刊，是“中华医学会系列杂志”之一。本刊为中英文双月刊，逢双月下旬出版。已被“中国科技核心期刊”（中国科技论文统计源期刊）、《中文科技期刊数据库》、《中国学术期刊网络出版总库》收录。本刊以从事肾脏疾病相关专业医务和科研工作者为主要读者对象，采用图文声像多种形式，反映肾脏病学领域基础研究与临床应用信息与成果，宣传介绍肾脏病防治措施，促进学术交流，推动我国肾脏病学研究与临床工作发展。光盘内包括所有文章的电子版内容，以及专题演讲视频、专家讲座视频、热点问题讨论会视频、临床病例讨论会视频、查房视频、手术操作视频等。本刊的办刊宗旨是：贯彻党和国家的卫生工作方针政策，贯彻理论与实践、普及与提高相结合的办刊方针，鼓励临床与科研创新，倡导学术民主与学术争鸣，反映我国肾脏病临床和科研工作的重大进展，促进国内外肾脏病领域的学术交流。
基于人工智能多模态影像的糖尿病视网膜病变早期筛查模型：一项全国多中心横断面研究
时间：2025-08-29 16:46:21
背景：糖尿病视网膜病变（DR）早期干预可降低 60% 失明风险，但基层筛查覆盖率不足 35%。
目的：开发并验证融合彩色眼底照（CFP）+OCTA 血流参数的深度学习模型，评估其在真实世界的筛查效能。
方法：纳入 2022.7-2024.1 全国 9 省 18 家医院 12,468 例 2 型糖尿病患者的 24,936 张 CFP 与 12,468 组 OCTA 图像。采用 ResNet-50+Transformer 混合架构，内部验证 7:1:2，外部验证 2,000 例。主要指标：AUC、敏感性、特异性；次要指标：基层医生读片时间变化。
结果：模型 AUC 0.952（95% CI 0.941-0.963），敏感性 94.3%，特异性 90.7%，优于单模态 CFP 模型（AUC 0.893）。在基层使用 AI 辅助后，平均读片时间由 4.8 min 降至 1.1 min。
结论：多模态 AI 模型显著提升 DR 早期筛查效率，适合基层大规模部署。
Methods 细节
图像标注：两位视网膜专家独立分级，κ=0.89；分歧由第三位仲裁。
数据增强：随机旋转、色彩抖动、CutMix。
统计：DeLong 检验比较 AUC；McNemar 检验比较敏感性/特异性。
References 建议
1.Ting DSW, et al. Lancet Digit Health 2023.
2.中国糖尿病视网膜病变筛查指南 2024.