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糖尿病视网膜病变危险因素及人工智能辅助DR筛查的应用价值

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目的 分析糖尿病视网膜病变(DR)的危险因素及应用人工智能(AI)辅助诊断系统进行DR筛查的临床应用价值。方法 检索国内外文献数据库建库至2024年6月有关DR患者危险因素的研究，通过两位研究者筛选文献、提取数据并且质量评估，利用RevMan5。4软件实施Meta数据分析。简单随机抽样共选取520例2型糖尿病患者(1 040只眼)，记录病例信息，完成眼底检查，EYE GRADER眼底照相进行AI辅助阅片系统诊断，由眼科执业医师判读最终结果，并进行统计学分析。结果 收纳12篇文献，获得6 504例研究对象，共涉及15个风险因素，Meta分析结果提示，糖尿病病程、高血压史、体质量指数(BMI)、糖化血红蛋白、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、三酰甘油为DR的危险因素(P＜0。05)。与人工对照组相比，AI筛检非增殖性DR(NPDR)灵敏度为91。37％，特异度为93。59％，漏诊率为8。96％，误诊率为6。41％;筛检增殖性DR(PDR)灵敏度为95。60％，特异度为98。72％，漏诊率为4。40％，误诊率为1。28％。AI筛检DR的阳性预测值高达99。34％，且阴性预测值为66。67％，漏诊率低至3。85％，误诊率也仅为7。69％。在筛选出阳性患者病例中，轻-中度非增殖性DR占比为79。25％，曲线下面积(AUC)=0。909，综上结果提示AI诊断DR效果较好。结论 糖尿病病程长、高血压史、血糖异常和血脂异常增高均为DR的危险因素，有效防治糖尿病，积极指导患者控制血糖、血压和血肌酐水平及调节血脂水平，有助于预防和延缓DR。EYE GRADER眼底照相AI辅助阅片系统在DR筛查中，能够快速有效地筛查出阳性患者，实现早发现、早干预、早治疗。

吴娜、刘昊楠、李博宇、米倩倩、芦小单、王丹

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吉林省人民医院眼科,吉林 长春 130000

2型糖尿病 糖尿病视网膜病变 人工智能

2025

10.3969/j.issn.1005-9202.2025.01.017

中国老年学杂志
中国老年学学会 吉林省卫生厅

中国老年学杂志

北大核心
影响因子：1.69
ISSN：1005-9202
年,卷(期)：2025.45(1)