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中國學者率先構建糖尿病視網膜并發(fā)癥預警系統(tǒng)

發(fā)布時間：2024/01/05 丨 文章來源：未知 丨 瀏覽次數(shù)：

上海1月4日電 (記者 陳靜)記者4日獲悉，中國專家構建了糖尿病視網膜并發(fā)癥預警系統(tǒng)“DeepDR Plus”，可基于眼底圖像精準預測糖尿病視網膜病變進展，有望為全球糖尿病視網膜病變的篩防新策略的制定提供指引。

　　據(jù)介紹，本項研究率先基于大規(guī)模醫(yī)學影像縱向隊列，涵蓋多國多種族的超20萬名糖尿病患者的眼底圖像和臨床數(shù)據(jù)，創(chuàng)新性提出疾病進展分析深度學習框架，通過生存分析與時序分布概率建模，成功實現(xiàn)了對糖尿病視網膜病變進展的風險預警和時間預測。研究團隊通過將該系統(tǒng)應用于中國和印度的真實臨床流程，證實該系統(tǒng)可在大幅降低篩查頻率和公共衛(wèi)生成本的情況下仍保持極低的漏診率，從而為將來的糖尿病并發(fā)癥防控實踐提供了個性化篩查和管理決策的依據(jù)。

　　當日，國際權威刊物Nature Medicine(自然醫(yī)學)刊登了上海交通大學醫(yī)學院附屬第六人民醫(yī)院內分泌代謝科、上海市糖尿病重點實驗室賈偉平教授和李華婷教授團隊，清華大學副教務長、醫(yī)學院主任黃天蔭教授團隊，上海交通大學電院計算機系/教育部人工智能重點實驗室盛斌教授團隊取得的這項成果，為推動全球糖尿病并發(fā)癥的智能防控貢獻了中國智慧。

　　據(jù)悉，糖尿病視網膜病變(diabetic retinopathy, DR)是糖尿病最常見的微血管并發(fā)癥，也是全球可預防失明的主要原因。由于不同患者病情進展存在較大差異，每位糖尿病病人患DR的風險和時間難以準確預測。目前，以深度學習為代表的人工智能技術已被用于DR篩查，然而基于眼底圖像來預測DR發(fā)生風險仍是全球關注的重難點問題。

　　據(jù)了解，本研究還率先實現(xiàn)了個體化糖尿病視網膜病變風險和時間預測：DeepDR Plus系統(tǒng)僅根據(jù)基線眼底圖像，可以準確預測未來5年DR進展的個體化風險和時間，優(yōu)于傳統(tǒng)臨床參數(shù)模型。此外，DeepDR Plus系統(tǒng)可以準確識別高、低風險人群，提供了人工智能驅動的個性化的推薦隨訪間隔和管理策略。

　　據(jù)悉，該研究得到科技部國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金、上海市科委“一帶一路”國際聯(lián)合實驗室建設項目、上海市內分泌代謝疾病研究中心(重中之重項目)及上海交通大學“交大之星”計劃醫(yī)工交叉研究基金等資助。(完)