AI眼底影像助力社区糖尿病视网膜病变筛查：从单点突破到全域覆盖的闭环管理

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，AI眼底影像分析在糖尿病视网膜病变（DR）筛查中展现出巨大潜力。国家卫健委发布的《“十四五”全国眼健康规划》明确提出，要推动眼底病早筛早诊早治，加强 AI 技术在眼科领域的应用。在此背景下，多地社区卫生服务中心引入 AI 眼底相机，实现 DR 的快速筛查与转诊闭环。 以深圳市罗湖医院集团为例，其下属 30 余家社康中心全面部署 AI 眼底筛查系统。居民在社康完成眼底照相后，AI 系统实时分析并出具报告，疑似阳性患者通过绿色通道转诊至上级医院眼科。据统计，该系统上线一年来，累计筛查居民超过 5 万人次，DR 检出率达 8.7%，其中需要干预的重度非增殖期及以上病变占比 15%，转诊及时率提升至 95% 以上。 AI 眼底筛查不仅提高了筛查效率，更解决了基层眼科医生短缺的痛点。传统 DR 筛查依赖眼科医生人工阅片，基层往往缺乏专业人才。AI 系统经大量标注数据训练，对 DR 的识别敏感性和特异性均达到 90% 以上，可稳定输出分级结果，辅助全科医生决策。同时，AI 系统还能同步识别青光眼、黄斑变性等其他眼底异常，实现一次检查多病筛查。 从单点突破到全域覆盖，AI 眼底筛查的推广仍需克服数据孤岛、设备标准化、医保支付等问题。2025 年，多个省市将 AI 辅助眼底筛查纳入公共卫生服务包，给予专项经费支持。部分 AI 企业开发了云端平台，实现筛查数据的互联互通与质控管理，推动筛查-诊断-治疗-随访的全周期闭环。 未来，随着多病种 AI 模型的成熟和落地成本的降低，社区 AI 眼底筛查有望成为慢性病管理的基础设施，为糖尿病患者守住光明底线。