期刊简介
本刊创刊于1980年。是中国科学院昆明动物研究所主办的向国内外公开发行的学报级学术性期刊。以报道我国动物学领域的新成果、新进展为已任。在《中文核心期刊要目总览》中多次被列为动物学类核心期刊。本刊辟有研究论文、综述、简报、通讯、书评等栏目，主要刊登动物学领域各分支学科有创新性的基础和应用基础研究报告；结合本人研究工作，反映国际最新研究水平的综述；研究简报、快报；新书评介等。近年发表论文中，动物生态医学、进化生物学分别占30%以上。本刊读者对象为科研机构、大专院校从事动物学研究、教学以及资源环境保护与管理的有关人员；也可为从事生命科学、医学、农林牧渔等方面的科研、教学和生产管理人员提供参考资料。
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.