编者按：
2016年5月8日上午，2016北大糖尿病论坛的“糖尿病并发症和伴发症筛查和诊断技术”专题中，国家眼科诊断与治疗工程技术研究中心、北京同仁医院眼科中心甄毅博士报告了糖尿病视网膜病变筛查的必要性及基于信息物理系统技术的DR自动筛查系统，现将其所做学术报告的重要内容整理如下。
DR筛查的必要性
根据WHO疾病筛查原则，被筛查的疾病需满足以下条件：①筛查的疾病发病率高；②筛查的疾病有意义；③筛查的疾病具有有效的治疗方法；④筛查及治疗后可减少残疾及死亡率；⑤筛查方法具有高敏感度、准确度及费用低。
2010年发表在《新英格兰医学杂志》上的中国糖尿病流行病学调查数据显示，中国糖尿病前期患病人数约1.48亿，总人口患病率为15.5%。已诊断糖尿病人数约9200万，总人口患病率达9.7%。糖尿病患者中有60.7%的患者既往未被诊断。因此，糖尿病患者群非常庞大。从中国糖尿病流行趋势可预测，未来5年内中国DR患病率将进入快速增长期。
作为糖尿病高度特异性的微血管并发症，DR是糖尿病所致视网膜微血管损害引起的一系列典型病变，是能够影响视力甚至致盲的慢性进行性疾病，也是工作年龄排名第一的致盲性眼病。若不对DR进行早期筛查与治疗，其会逐渐进展，最终不可逆性致盲。
图1. DR进展机制
DR的治疗需在积极控制血糖的基础上，针对疾病进展的不同阶段采取不同的治疗方法。早期患者可行药物治疗以积极改善缺血状态，中期及晚期患者则可分别选用激光治疗及手术治疗。对DR筛查十分有必要。DR越早治疗，效果越好。早期眼底筛查并治疗可使DR严重失明风险降低94.4%。
DR筛查的技术要求
目前，DR筛查的常用检测设备包括直接眼底镜、间接眼底镜、眼底照相及荧光血管造影。与前两种相比，免散瞳眼底照相具有视野大、无需散瞳、耗时较短，便于储存图像和随时评估，可用于筛查等优势，但价格相对较高。从卫生经济学角度来看，采用眼底照相进行DR筛查的成本效用为3190美元/质量调整生命年，符合卫生经济学的要求。
图2. DR筛查常用的检查设备能看到的范围
DR筛查面临的问题
目前，DR筛查模式以眼科医生为核心，而现在中国眼科医生十分短缺。全国仅有眼科医生3.2万名，眼底医生800名，远远不能满足广大患者的需求。目前，中国DR筛查率不足10%，现状堪忧。一方面，专业眼科医生较少，临床上常忙于诊治已发眼病，无法顾及大量门诊糖尿病患者的DR筛查；另一方面，内科医生一般不进行眼底影像阅片，不能参与到DR的筛查工作中。再者，虽然DR初期眼底已有损害，但患者常无症状，这会导致大量需接受筛查的门诊患者漏诊。因此，要想做好DR的筛查工作，需要内科医生与眼科医生进行良好协作，让内科医生掌握DR分期技能，一旦发现异常，立即将患者转至眼科医生处治疗；还需创建人工阅片中心，提高DR筛查的工作效率。DR筛查的技术解决方案及效果
基于信息物理系统技术的DR自动筛查系统是解决DR筛查问题的重要方案。信息物理系统是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，可通过3C技术的有机融合与深度协作实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。基于信息物理系统的DR自动筛查系统可应用自动检查设备实现自动数据传输及自动结果分析，有利于按需及按层级转诊。
近年来研发的基于深度学习技术的DR病变自动标注系统能自动识别出血点、软性及硬性渗出，筛查速度较快，能自动判断被筛查者有无DR及其病变的严重程度分级，非常适合体检中心、内分泌科及社区卫生院开展DR筛查。这种DR病变自动标注系统，可通过云端的大量/快速计算在3分钟内回传报告，并可接受大批量同时上传与分析，实现自动病变标识、自动病变量化，其智能检测结果可作为辅助诊断依据及病变分期建议。研究发现，上述系统对DR进行定性评估与识别的敏感度及特异性分别可达96.6%和78.4%，阳性预测值及阴性预测值分别可达92.9%和88.9%，诊断符合率高达92%。展望未来，认知计算的全新计算模式，将成为DR病变自动筛查技术发展的新方向。
图3. 基于深度学习技术的DR病变自动标注系统
