期刊简介
《中华老年心脑血管病杂志》是医药卫生类专业学术期刊。创刊以来始终遵循办刊宗旨，贯彻党和国家的卫生工作及方针政策，结合我国老年人口超过1亿并逐年增加的现状，为促进我国老年医学的发展，吸收借鉴国内外老年心、脑、血管疾病防治研究的最新科技成果，全心全意为老年医疗保健专业服务。 《中华老年心脑血管病杂志》是向国内外公开发行的科技期刊（国内统一刊号：CN11-4468/R，国际标准刊号：ISSN 1009-0126，邮发代号：2－379）。现为月刊，大16开本，72页，用铜板纸印刷，图文并茂。是中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊），中国医药卫生核心期刊。2004年获得全军医学期刊“优秀学术质量奖”。主要报道国内外老年心脏疾病、脑部疾病、血管系统疾病的临床诊断及治疗等相关内容，包括临床研究、基础研究、影像学、遗传学、流行病学、临床生化检验与药物、手术和介入治疗以及有关预防、康复等。主要栏目：专家论坛、述评、临床研究、基础研究、循证医学荟萃、继续教育园地、保健与康复、综述、讲座、病例报告、论著摘要、读者·作者·编者等。 读者对象为从事老年临床医疗工作的医护人员、科研人员和医疗保健人员。
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.