期刊简介
《环境卫生学杂志》由中华人民共和国国家卫生健康委员会主管，中国疾病预防控制中心主办、中国疾病预防控制中心环境与健康相关产品安全所承办的中国科技核心期刊。本刊为综合性卫生类学术期刊，致力于建立国家级环境卫生学术交流和信息共享的平台，便于科技人员及时了解本领域的前沿动态和最新进展，拓宽业务人员的视角和思路，为卫生行政部门决策提供科学依据和建议，传播环境卫生信息，积极推进环境卫生事业发展。 刊登内容 及时报道国内外大学及科研机构相关领域研究成果、各级疾控中心及医院与环境卫生相关的学术论文。内容涉及环境流行病学、环境毒理学、环境微生物学、环境化学、环境危害因素对人群健康影响研究、环境风险评估、环境卫生经济效益分析、环境危害因素防控技术研究、环境卫生政策法规标准等的制（修）订及国内外科技动态，卫生应急及健康扶贫工作等。 重点栏目 专家论坛、科研论著、调查研究、检验技术与方法研究、风险评估、短篇报道、卫生标准、专业信息、热点追踪及国际交流、卫生应急、健康扶贫等。投稿地址 http://www.hjwsxzz.com 联系方式 北京市西城区南纬路29号环境所《环境卫生学杂志》编辑部 邮政编码 100050 联系电话 （010）83132331 50950619 Email hjwsxzz@nieh.chinacdc.cn QQ 2859941344； 微信公众号 hjwsxzz； 微博 环境卫生学杂志CDC
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.