综述：糖尿病视网膜病变计算辅助评估的最新趋势系统性回顾

本综述系统探讨了深度学习技术在糖尿病视网膜病变（DR）自动检测与分类中的应用，重点分析了影响算法效能的关键变量，为DR的早期筛查提供了重要的计算医学参考。

　　

糖尿病视网膜病变的临床挑战

糖尿病视网膜病变（DR）作为糖尿病的主要并发症，在印度已影响超过6000万人，预计到2030年全球患者将达5.78亿。该疾病早期无症状，但可能进展至不可逆性视力丧失，凸显早期干预的紧迫性。传统诊断依赖眼科医生对眼底图像中微动脉瘤、渗出物、血管异常、出血灶及黄斑的结构变化进行肉眼判读，但存在主观性强、不同观察者间差异大、耗时长的局限性。

深度学习技术的介入

近年来，基于卷积神经网络（CNN）的深度学习模型被广泛应用于DR自动分级任务。这些模型通过端到端学习从原始眼底图像中提取特征，显著提升了对微小病变（如微动脉瘤¹）的检测灵敏度。研究指出，算法性能受训练数据规模、图像质量、病变类别不平衡及跨设备泛化能力等因素影响。部分研究采用生成对抗网络（GAN）合成数据以解决样本不足问题。

技术瓶颈与未来方向

当前系统仍面临临床部署挑战：一是模型可解释性不足，医生难以信任黑色盒子的决策；二是医疗设备差异导致的域偏移问题；三是轻量化模型在边缘计算设备上的适配需求。未来需融合多模态数据（如OCT影像）并建立标准化评估协议，以推动DR筛查在基层医疗的普及。

临床意义与展望

自动DR筛查系统可缓解医疗资源不均问题，尤其适用于印度等发展中国家。通过降低对专业眼科医生的依赖，使偏远地区患者也能获得早期诊断。但需强调，人工智能辅助工具应与临床医生协同工作，而非完全替代人工诊断。