随着糖尿病患者人群的不断攀升，糖尿病视网膜病变（简称“糖网”或“DR”）越来越多地盯上了我们的“糖友”，已成为工作年龄人群第一位的“致盲杀手”。

为应对糖尿病对视力带来的损害，糖尿病和糖网的早期筛查与干预成为了近年来健康管理的重要工作内容。

如何利用视网膜影像AI技术进行精准的健康管理，更好地服务糖尿病和糖网患者？在“2022第九届301论健暨第十一届全国体检中心主任高峰论坛”前沿创新智慧论坛上，中华医学会健康管理学分会副主任委员、江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院）健康管理中心主任/健康管理学系主任张群教授以《视网膜影像AI技术助力健康管理》为主题，从糖网的流行病学现状和筛查技术，以及AI技术对健康管理工作带来的帮助等方面做精彩分享。

演讲文字实录编辑整理如下：

尊敬的各位专家，各位同道大家好，很高兴和大家再次云端相见。今天和大家分享的是《视网膜影像AI技术助力健康管理》，我将从以下三个方面来和大家进行介绍。

糖尿病视网膜病变的流行病学现状与筛查技术

2021年《IDF全球糖尿病地图（第10版）》指出，糖尿病是21世纪增长最快的全球卫生紧急事件。2021年全球约有5.37亿的糖尿病患者，而预计到2045年将上升到7.83亿。糖尿病患病人数中国排名也是第一，总数约有1.4亿人。

一方面，我国糖尿病的患病率增长迅猛，从1980年的0.7%已经上升到2018年的12.4%。再者，我们对于糖尿病的知晓率、治疗率和控制率确实不高。20多年来，我国糖尿病的防控现状并没有得到明显改善。

糖尿病对于我们机体的危害是显而易见的，主要表现在大血管病变和微血管病变所造成的，尤其是对于心、脑、肾、眼等重要器官的损伤。

其中，糖尿病视网膜病变是成人失明的主要原因之一，也是我们工作年龄人群致盲的第一位原因。前面已经讲到，我国1.4亿人的糖尿病患者，其中糖网的患病率约为23%。但是，糖网的筛查率却不足10%，50%以上的糖尿病患者未被告知应定期进行眼底检查，约70%的糖尿病患者未接受规范的眼科治疗，90%具有激光治疗指征的糖网患者未接受治疗。

糖网虽然可怕，但它又是一个可防、可控、可治的疾病。无论是政府层面还是行业协会均强调和呼吁，早发现和早治疗是防治DR的一个关键。卫计委2017年印发的《糖尿病视网膜病变分级诊疗服务技术方案》中就强调了糖尿病人群定期进行眼底筛查的重要性，明确了糖网的分级诊疗方案。2020年《中国2型糖尿病防治指南》中，也特别明确了糖网的筛查频率，同时还指出了人工智能视网膜辅助诊断系统是糖网筛查诊断以及随诊的重要辅助工具。

至于糖网筛查方法，第一大类是眼底镜检查，包括直接眼底镜，间接眼底镜以及裂隙灯附加前置镜。

它的优点是简便、快捷，而且受检者配合也容易，大多数健康管理中心都在采用；缺点主要是要通过医师的主观判断，对于医师的技术要求相对比较高。

第二大类是眼底照相技术，包括散瞳的眼底照相和免散瞳的眼底照相。

对于散瞳的眼底照相，它可以获得优质的眼底图像，但缺点是操作复杂，费时，而且需要散瞳，受检者配合程度往往不是特别高；

对于免散瞳的眼底照相，优点就是无需散瞳，同时它也具有较好的灵敏度和特异度，还可以整合远程医疗，提高筛查效能。因此在《糖尿病视网膜病变防治专家共识》中也是推荐采用免散瞳眼底摄片技术来筛查糖网。

面对基数庞大的糖网患病人群，存在着筛查需求巨大而医疗资源供给不足的矛盾，导致应筛而未筛。这一状况也推动了人工智能辅助诊断技术的发展和应用。

例如，鹰瞳Airdoc的糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断系统。这个系统从信息录入到拍片，到AI的辅助诊断，再到医生审核，全流程非常快捷。最快仅需一分钟，而且仅仅需要一名护士的简单操作。

同时鹰瞳这个AI系统还拥有全球独有的前置人工智能质控模块，可以实时图片质量反馈来保证图片质量和评估性能。

随着AI的应用，也为我们健康管理中心赋能插上了腾飞的翅膀。它不仅能提升眼科医生的技能，同时还缓解了医生人力不足的问题，可以助力我们进行人群筛查。另外，还可以灵活配置，快速实现个性化需求；进行数据管理和对比，促进健康管理。当然也需要我们专业运营的支持，做好相应的售后服务。

视网膜影像AI技术和健康管理

视网膜影像AI技术应用的200万大样本的筛查数据显示，有超七成的人群都存在着眼底异常，同时眼底的异常检出率男性高于女性，排名前四的眼底异常分别是视网膜血管异常、屈光不正、黄斑异常、视盘视神经异常。

AI的评估不仅可以很好地识别常规的眼底疾病，还可以精准识别早期常被忽略的一些病理性改变。

对于糖尿病和糖前期人群。眼底异常的检出率分别是总样本人群眼底异常检出率的1.2~1.3倍，糖网标化检出率远高于总样本人群糖网检出率；对于高血压人群的眼底异常和视网膜动脉硬化的检出率，分别是总样本人群的1.2倍和1.8倍；对于血脂异常的人群而言，眼底总异常检出率、视网膜血管异常检出率、视网膜动脉硬化检出率和糖网检出率都是高于血脂正常的人群，分别是它的1.1、1.4、1.4和1.5倍，因此对于血脂异常的人群，我们也强调要定期地进行相应的眼底筛查。

基于视网膜影像AI技术的分析结果，我们可以发现：

第一，超七成的人群存在眼底异常，各地区、各行业健康状况普遍不佳；

第二，“三高一胖”的人群眼底异常检出率均高于总样本人群；

第三，AI相比较传统的检查来说，能够发现更早期的病变；

第四，利用AI技术能够更快捷、直观地了解大样本人群的健康状况。

视网膜影像AI技术在健康管理中可以广泛地应用。通过视网膜筛查可以早期发现疾病的异常，比如我们讲到的糖尿病、脑卒中、冠心病，还有一些认知功能障碍，比如说老年痴呆等等，病程中均可导致眼底异常。

所以，如果我们在疾病前期加强早期筛查和精准干预，就可以有效地预防和延缓疾病的发生，最终提升生活质量，达到我们健康管理和健康促进的目的。

小结与展望

最后进行一下总结：

第一，随着糖尿病发病率的逐年上升，糖尿病及其并发症的早期筛查成为了健康管理的重要工作内容。

第二，糖网是成人致盲的一个主要原因。糖网筛查首选的是免散瞳眼底照相，而视网膜影像AI技术能提高对于糖网的筛查检出率。

第三，精准健康管理为个人全生命周期提供精准的健康管理服务，而视网膜影像AI技术的应用能助推糖网的精准健康管理的落地实施。

第四，随着AI技术在健康管理的深入应用，必将推动健康管理向全生命周期、全方位的管理进行转变。AI技术的应用能实现动态的健康评估、监测、跟踪和干预指导，成为健康中国行动的有力保证。

基于这样的技术，在中国健康促进基金会的主持下，由解放军总医院牵头即将开展体检人群糖尿病视网膜病变筛查多中心应用研究。我们中心（江苏省人民医院健康管理中心）也是首批参加单位之一。

该项目将在全国开展200万例的病例筛查和研究，为建立糖尿病及并发症的防治体系提供科学的依据，为推动糖网的早期筛查和干预落地实施提供研究基础。

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