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一、疾病的流行病学特点：
近年来，我国居民中风发病率呈上升趋势。《中国脑卒中防治报告(2023)》显示，我国平均每10秒就有1人初发或复发脑卒中，每28秒就有1人因脑卒中离世。40岁及以上人群脑卒中现患人数达1,242万，且发病人群呈年轻化。
《中国卫生健康统计年鉴2020》显示,2019年我国农村居民卒中猝死率为158.63/10万，城市居民卒中猝死率为129.41/10万。卒中现已成为我国农村居民位居第2位（占所有死亡病因构成比22.94%)，城市居民第3位（占所有死亡病因构成比 20.61%)的死亡病因。2010至2019年农村居民中猝死率呈现出波动性上升趋势，并始终高于同期城市居民卒中粗死亡率。
最近对59项以人群为基础的研究进行的荟萃分析结果表明，在糖尿病个体中，DR的全球患病率为22.27%，VTDR为6.17%；2020年，全球患有DR、VTDR的成年人数量分别约为1.0312亿、2854万，到2045年，预计将分别增加到1.605亿、4482万。据估计，糖尿病人群中DR患病率为34.6%，VTDR为10.2%，DME为6.8%。
在美国，2050年预计约1600万人患有DR；在欧洲，估计DR患者将从2019年的640万增加到2050年的860万，其中30%需要密切监测或治疗；同样的情况也发生在我国，2010年我国糖尿病人群DR患病率为18.45%，45岁以上DR患者约1316万人。
2016年，我国一项多医院横断面研究中发现DR患病率为27.9%；2017年，在我国6个省份的多中心研究发现，DR的总体患病率为34.1%。据预测，2045年我国糖尿病人群将达到1.74亿人，DR人群将超过此前的两倍。在我国台湾省，2005年至2014年糖尿病眼病的患病率为3.75%~3.95%，视力不佳和失明的患病率为0.29%~0.35%。DR的严重程度不仅影响患者的生活质量，而且还可预测有无全身的并发症、血管和非癌症死亡率。
二、新技术出现--全自动视网膜图像分析技术
由香港中文大学研发的“全自动视网膜图像分析技术”，在中风、糖尿病视网膜病变的诊断和监测中发挥着重要作用。通过分析视网膜图像，可以早期发现与这些疾病相关的微血管变化，从而为临床提供重要的诊断信息。
它的特点是简单、快捷、准确、便宜、非入侵性，10分钟完成检测，半小时取报告，准确度高达94%。通过一张眼底照片的视网膜图像，程序会自动分解每点的像素，并以崭新的技术程序和先进的生物统计学方法，评估整体脑血管状态。不仅能检查出视神经的中风状况，还能诊断患者心脑血管疾病的可能性，特别有助于患糖尿病、高血压、心脏病及恐惧抽血的病人。
为什么一张眼底相就可以检查中风呢？糖尿病视网膜病变及高血压视网膜病变都与中风有关，视网膜血管是唯一可直接以肉眼看见的血管，它和脑血管都有相同的胚胎起源、组织结构与因糖尿病和高血压所引起的病理变化有关，故此检测视网膜血管亦有助检视脑血管情况。
该技术的先进之处在于其非侵入性和高效率。它不仅能够减少患者的不适感，还能在短时间内处理大量数据，为医生提供精确的分析结果。在中风及认知障碍的诊断中，该技术能够检测到视网膜血管直径、弯曲度以及微动脉瘤等微小变化，这些变化往往与脑血管病变密切相关，从而帮助医生评估患者的中风风险和认知功能状态。对于糖尿病并发症和高血压并发症的监测，全自动视网膜图像分析技术同样能够发现视网膜血管渗漏、出血以及缺血等病变，为医生提供及时的病情进展信息，指导治疗方案的调整。
传统的方式评估一个人的中风风险，则需要医生查看临床症状、检查心电图以排除心肌梗塞之后，再进行深层的身体检查，比如说利用头部核磁共振、颈血管超声波、颅内超声波等，这个过程不但费时，而且检查的费用更是不低。如今通过“眼底相”，观察一个人眼底的微丝血管是否出现收窄、出血、阻塞或者特别卷曲、分叉角度异常等特征（冠心病，高血压，糖尿病患者常见的症状）就能反映患者的中风风险程度，从而及早进行治疗。
三、“全自动视网膜图像分析技术”的出现主要得益于以下技术的应用
1. 眼底照相AI技术的应用--使得基于眼底相机采集的影像进行疾病诊断的过程更加自动化和精确。基于AI的图像自动分割技术能够辅助医生分析眼底照片中的眼部结构和病灶。
2. 光学相干断层扫描（OCT）--OCT技术在视网膜疾病诊断中具有独特优势，能够提供视网膜神经纤维层、视盘、黄斑等解剖区域的客观测量数据。AI技术在OCT图像自动分割中的应用，有效解决了手动分割耗时且易产生偏差的问题。
3. 荧光素眼底血管造影（FFA）--FFA技术用于显影视网膜的血管系统，AI技术的应用从FFA图像上自动分割血管结构或判断血管状态，为视网膜疾病的诊断和治疗提供了新的视角。
四、“全自动视网膜图像分析技术”局限性及需要优化的方面
在为新技术的出现感到欣喜的基础上，我们也需要注意到全自动视网膜图像分析技术存在的局限性。例如，该技术对于某些特殊类型的视网膜病变可能无法准确识别，或者受到图像质量、患者个体差异等因素的影响而产生误诊。因此，在使用该技术时，医生需要结合患者的病史、临床表现和其他检查结果进行综合判断，以确保诊断的准确性和可靠性。
1. 数据依赖性--AI模型的训练和应用高度依赖于大量高质量的医学图像数据。数据的质量和多样性直接影响模型的泛化能力和诊断准确性。
2. 模型更新与优化--医学领域的知识和技术不断更新，AI模型需要定期更新和优化以适应新的医学发展和临床需求。
3. 个体临床特殊性--AI技术在应用中还需考虑个体的临床特殊性，结合患者的具体情况进行个性化的诊断和治疗。
随着人工智能和机器学习算法的不断进步，未来该技术有望进一步提高其诊断的准确率和应用范围。此外，全自动视网膜图像分析技术还具备高度的可重复性和客观性。传统的视网膜检查依赖于医生的经验和主观判断，而全自动分析技术则通过预设的算法和标准对图像进行量化分析，减少了人为因素的干扰，使得诊断结果更加可靠和一致。
总之，全自动视网膜图像分析技术以其独特的优势，在多种疾病的诊断和监测中发挥着不可替代的作用。随着技术的不断发展和完善，它有望为更多患者带来福音，提高医疗服务的效率和质量。此外，随着远程医疗和智能医疗的兴起，全自动视网膜图像分析技术也有望成为连接患者和医生的重要桥梁，通过远程传输和分析视网膜图像，为患者提供更加便捷和高效的医疗服务。
同时，全自动视网膜图像分析技术的发展也将促进医疗行业的数字化转型。通过该技术，医疗机构可以建立更加完善的健康档案和数据库，实现对患者健康状况的实时监测和追踪。这将有助于医疗机构更好地掌握患者的健康状况，提高医疗服务的针对性和有效性。
