期刊简介
《岭南现代临床外科》杂志系由广东省卫生厅主管、广东省医学学术交流中心主办、中山大学孙逸仙纪念医院承办的专业期刊，国际标准刊号：ISSN 1009-976X，国内统一刊号：CN 44-1510/R。杂志创刊于1995年，面向全国公开发行出版，现为中国核心期刊（遴选）数据库和中国学术期刊综合评价数据库统计源收录，是一本集权威性、科学性、创新性、实用性和收藏性为一体的学术刊物。杂志以普通外科为主，涵盖骨外科、心胸外科、泌尿外科、神经外科、血管甲状腺外科、乳腺外科、整形外科、小儿外科和外科急危重病救治等广泛学术领域，以从事外科领域临床、科研、教学工作的各级医师和科研人员为读者对象。现设栏目：述评、专家笔谈、论著、短篇论著、临床研究、综述、新技术、新进展、病例报告、术式讨论、学术争鸣、经验交流等。本刊办刊宗旨：全面系统地反映我国外科专业的学术动态，及时报道外科临床及科研新理论、新技术、新进展，努力促进我国临床外科的学科发展和学术交流。
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.