期刊简介
本刊1957年创刊，是中国动物学会、中国科学院动物研究所主办的综合性的学术刊物，亦是中国自然科学核心期刊。几十年来，她以多视角的独特性和多方位的适应性，及时报道了动物科学领域的重要研究成果及新技术、新方法、新动向、新成果，得到上至专家学者、下至平头百姓的热情关注。多年来，《动物学杂志》依托国家级科研单位，与遍及全国、奋战在科研一线的专家学者保持密切的联系和合作，形成了由科学家、大专院校教师、博士、硕士和具有实践经验的基层科研人员组成的强大稳定的作者群和读者群，在动物学研究领域具有重要的影响和不可替代的作用。主要栏目有：研究报告、珍稀濒危动物、技术与方法、研究简报和快讯、科技动态、综述与进展等。读者对象为动物科学领域的研究、教学、技术、管理人员及广大业余爱好者。
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.