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荷兰基于AI的原发性开角型青光眼人群筛查方案的成本效益分析
【字体： 大 中 小 】 时间：2025年06月28日 来源：Value in Health 4.9
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本研究针对荷兰50-75岁人群，创新性评估了基于眼底照相和AI分诊的重复性青光眼筛查方案（AI sensitivity 85%/specificity 95%）相比机会性病例发现的成本效益。通过构建包含决策树和Markov模型的健康经济学模型，发现AI筛查可使青光眼检出率提升1.6倍，人均减少0.8个月视力损伤，增量成本效果比（ICER）为�19,311/QALY，具有51.2%概率符合荷兰成本效益阈值。研究为低患病率疾病的大规模筛查提供了AI解决方案范本。
在眼科疾病防控领域，原发性开角型青光眼（Primary Open-Angle Glaucoma, POAG）因其隐匿性进展和不可逆性视力损伤备受关注。这种被称为"视力小偷"的疾病，全球影响着超过6000万人，但其筛查却面临巨大困境——传统方法在低患病率（荷兰约2.1%）人群中既昂贵又低效。更棘手的是，约50%的患者直到晚期才被确诊，错失了黄金治疗窗口。这种现状催生了一个关键科学问题：能否通过技术创新打破"筛查不经济"的僵局？
荷兰研究团队在《Value in Health》发表的这项研究给出了突破性答案。他们首次系统评估了人工智能（AI）驱动的大规模青光眼筛查策略的经济学价值，为公共卫生决策提供了关键证据。研究团队构建了复合型健康经济学模型，结合决策树模拟筛查流程和Markov模型刻画疾病自然史。模型输入参数源自AI开发数据集、荷兰流行病学队列和专家共识，特别考虑了筛查依从性（50%）和转诊依从性（60%）的现实约束。通过对比每5年一次的AI筛查（基于初级保健机构的眼底照相和AI分诊）与常规机会性发现，研究量化了这种创新方案在临床效果和经济学指标上的优劣。
关键技术方法包括：1）多状态Markov模型模拟POAG进展（含5个疾病状态）；2）AI性能参数设定（敏感度85%/特异度95%）；3）荷兰医疗成本数据整合；4）概率敏感性分析（PSA）评估参数不确定性；5）双视角成本核算（社会视角和医疗系统视角）。研究队列模拟了50-75岁荷兰人群的终身随访。
研究结果呈现三大核心发现：
结论部分指出，这是首个证明AI青光眼筛查可能符合成本效益的欧洲研究。尽管存在参数不确定性，但模型显示AI技术能有效解决"低患病率筛查困境"，其价值主要体现在两方面：一是通过自动化降低人均筛查成本（眼底照相仅需初级保健机构完成）；二是算法的高特异性（95%）避免了过度转诊浪费。研究者建议下一步重点完善三方面证据：更精确的疾病进展数据、视力损伤对生产力的影响量化、以及AI在真实世界的性能验证。
这项研究的政策意义尤为突出。在人口老龄化的欧洲国家，类似POAG的慢性病筛查将越来越依赖技术创新维持可持续性。该模型框架可扩展至糖尿病视网膜病变等其它隐匿性疾病，为"精准公共卫生"提供了方法论范例。值得注意的是，研究中50%的筛查参与率假设已低于荷兰现有乳腺癌筛查水平（约80%），暗示实际成本效益可能更高——这为政策制定者传递了积极信号：适当激励参与率，AI筛查或将成为慢性病管理的突破性工具。
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