期刊简介
《新疆医科大学学报》(汉文版)原名《新疆医学院学报》，为新疆医科大学主办的医学综合性学术期刊。1978年创刊，季刊，2003年改为双月刊，2005年改为月刊。国内外公开发行，刊号：ISSN 1009-5551，CN 65-1204/R。2012年本刊入选中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)，已被《中文科技期刊数据库》、《中国生物医学数据库》、《美国化学文摘》、美国《乌利希国际期刊指南》、《中国核心期刊数据库》、《中国期刊全文数据库》、《万方数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》等权威数据库和《中国期刊网》全文收录。2012年11月《新疆医科大学学报》获得教育部科技发展中心中国科技论文在线优秀期刊二等奖。
本刊接受全国各医药高等院校及医院教学、医疗、科研人员在医疗、科研和边缘学科等领域的研究成果及综述性文章。主要栏目设有：专题研究、临床医学研究、基础医学研究、药学研究、公共卫生学与预防医学、中医中药、护理园地、综述和医学教育。凡国家、省部级基金资助项目或获奖成果论文，经审稿通过后将优先发表。欢迎投稿和订阅!
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.