武开寿 吉明霞 游海玲 何帆帆 李典睿 陈钱

糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy，DR）是糖尿病（diabetes mellitus，DM）常见的微血管并发症，是一种慢性、进行性、有视力危害的视网膜微血管疾病。DR 患者占DM 患者的20.86%[1]。

据统计，DM 病程10 年以上的患者中DR 发病率达60%[2]，是导致成年人失明的重要原因[3]。而影响DR 发生发展最主要的因素是血糖水平及病程长短。DR 的患病率随着DM 病程的延长显著增加[4]。对DR 早期有效的治疗及干预，是防止DR 进一步发展的关键。错失最佳治疗时机，可导致患者永久性的视力丧失[5]，严重影响患者生存质量。但在真实世界患者并没有被及时发现，更没有被进行针对性的管理。所以，如何早期发现DR 患者并及时进行处理，是眼科医生所面临的问题。本研究拟通过研究在医联体模式下进行DR 的筛查模式，分析筛查过程中出现的问题，探讨如何通过构建一种DR 综合防治体系和服务模式去有效整合公共卫生和临床医疗两大服务体系和资源，创新服务模式，从医防结合的高度去开展防盲治盲的工作。

1.1 一般资料

纳入2019 年1—12 月在医联体内10 家社区医院内诊断为糖尿病患者1 980 例作为研究对象。纳入标准：符合2013 年版中国2 型糖尿病防治指南[6]规定诊断为糖尿病的患者；
对本研究持自愿支持的原则。排除标准：存在认知或者理解障碍的患者；
合并有其他影响视力的疾病；
合并其他系统严重疾患者；
合并有其他严重影响生活质量的疾病（如恶性肿瘤等）；
眼底照片质量不符合要求者。

按照纳入标准和排除标准，剔除不符合要求的病例，最终阅片763 例，对这些患者进行相关调查分析研究。本研究经医院医学伦理委员会审批、通过，患者均知晓本研究内容并签署了知情同意书。

1.2 方法

与患者签订服务协议，详细记录患者的一般资料、病情、病史、并发症等，采用自行设计的一般情况问卷对患者的基本情况进行调查。一般资料包括患者姓名、性别、年龄、糖尿病病程等，为患者建立档案。社区医师经过培训后，使用超广角视网膜成像设备进行糖尿病视网膜病变筛查，录入结果，眼底彩照拍摄质量要求参考《我国糖尿病视网膜病变筛查的图像采集及阅片指南（2017 年）》[7]。重庆医科大学附属大学城医院医生主要依据《我国糖尿病视网膜病变筛查的图像采集及阅片指南（2017 年）》和《我国糖尿病视网膜病变临床诊疗指南（2014 年）》[8]对眼底彩照进行图像质量评级及对DR 严重程度评级，然后根据评级结果给出初步诊断处理意见。

1.3 统计学方法

将筛查对象的纸质调查表数据录入Excel 表格，和眼底照筛查结果进行数据合并。统计筛查病例数量与检出率情况。使用 IBM SPSS 22.0 统计学软件进行分析。

2.1 筛查患者基础定量资料

按照纳入标准和排除标准，对最终符合要求的患者763 例进行基础计量资料统计（见表1），同时进行患者性别、年龄、病程、医保类型和吸烟情况分析。发现筛查者中男女比例无显著性差异，年龄低于50 岁者约7.33%，病程10年以下者63.56%，有城镇居民医保者63.96%，未吸烟患者约93.84%。

表1 筛查患者计量资料统计结果

2.2 筛查患者BMI 分布情况

有研究表明，肥胖是DR 快速进展的主要危险因素之一，此次筛查亦针对患者进行身 体 质 量 指 数（body mass index，BMI）检查。诊断标准如下：低体质量。BMI ＜18.5 kg/m2；
健 康体质 量：18.5 kg/m2≤BMI＜24 kg/m2；

超重：24 kg/m2≤BMI ＜28 kg/m2；
肥胖：BMI ≥28 kg/m2。此次检查结果发现体质量超重患者比例较高，各组中男女比例差异无统计学意义（P＞0.05）。见表2。

表2 筛查患者BMI 分布

2.3 筛查患者具体情况分类

对筛查的糖尿病患者进行具体情况分类，统计数据进行分析，发现患者中空腹血糖＞7.0 mmol/L 的患者占比68.68%，15.33%的患者出现糖尿病视网膜病变。在出现糖尿病视网膜病变患者中，出现严重病变患者为11.27%。见表3。

表3 筛查患者中糖尿病患者的情况分类

3.1 医联体模式下糖尿病视网膜病变筛查背景

糖尿病已成为全球公共卫生的负担。近年来，随着糖尿病患病率的增高，DR 患者亦呈正相关增长趋势。同时随着生活方式的改变、全球肥胖症患病率的增加和糖尿病患者的老龄化，估计至2045 年约有1.6 亿人会受到 DR 的影响[2]。美国眼科年会（American academy of ophthalmology，AAO）最新指南显示，全球糖尿病患者中DR 患病率约34.6%，其中具有视力威胁性的DR 占10.2%[9]。DR 已成为目前世界上发展最快速的健康问题之一，是世界范围内工作年龄 （20 ～ 65 岁）视力损害的主要原因[10]，已成为全球第四大致盲性疾病[11]，严重危害患者生活质量。

我国糖尿病患者例数逐年递增，成年人糖尿病患病率已达12.8%[12]，位居全球首位，已成为全球DM 人数最多、增长最快国家[13-14]，若不加以控制，预测到2045 年将达到1.4 亿例[15]。同时由于生活方式、膳食习惯、所获得的医疗条件及居住环境的差异，各地区糖尿病患者中视网膜病变的患病率有很大差异。流行病学调查显示，我国约有22.4%～25%的糖尿病患者同时患有DR[16]。同时国人对糖尿病的知晓率和治疗意识依旧非常薄弱，这使得我国糖尿病相关并发症的发病率一直居高不下[17]。DR 是我国人群致盲的主要原因之一[18]。

面对DR 患病率的逐年增加，临床如何高效、正确进行DR 的早期诊断与治疗，仍然存在许多挑战。多国最新指南/专家共识表明[19-21]，DR 治疗原则是在控制相关危险因素的基础上，对不同类型/时期DR 采取相应治疗措施。强调早期对糖尿病患者进行常规眼底检查，有助于及早发现糖尿病视网膜病变，同时对其早期进行干预控制，对于延缓病情发展、改善DR 患者预后、降低失明率、降低医疗费用具有关键性的作用。但是在我国，目前有超过85%的糖尿病患者日常就诊于县级及以下的医疗机构，而DR的诊疗措施以及适宜的技术却在三级医疗机构实施。因此，探索一种简单方便、快捷高效且具有较高社会效益的 DR筛查策略已经成为广大眼科医师奋斗的目标。

医联体是一种高效整合医疗资源并进行合理分配提高效能的方法，其将一定区域内的不同层级、不同类型的医疗卫生机构的医疗资源进行整合利用，达到医疗资源、信息和技术的共享，促进医联体内形成多层级医疗机构间的技术协同管理。在医疗体内对患者进行筛查，向患者提供全面、连续、主动的管理服务，提供科学的健康指导、用药指导以及人文关怀，以延缓疾病进程、减少并发症、提高生活质量，降低家庭、社会经济负担。所以，在医联体模式下进行糖尿病视网膜病变筛查，优化筛查的标准化管理流程，引导患者进行分级诊疗，可以有效解决患者就医不及时导致的失明。

3.2 医联体模式下糖尿病视网膜病变筛查管理中存在的问题

本次筛查过程中，发现有如下问题。

（1）DR 筛查管理的复杂性：DR 的筛查管理是一项极其复杂的工作，需要多学科协同工作。医联体中需要社区医院、二甲医院、三甲医院医师的有效沟通，尤其是糖尿病专科医生和眼科医生，才能推动DR 筛查管理的科学化、效率化、专业化。但实际实施过程中，由于医疗资源的分配、筛查制度的制定、医疗单位甚至医师个人利益的不同需求等原因往往影响了这种管理的效果。

（2）社区筛查质量的不达标现象严重：在常规筛查过程中，发现大量非糖尿病患者，处于个人凑热闹、占便宜等因素，谎报自己为糖尿病患者，编制虚假信息进行糖尿病视网膜病变筛查。基层医院筛查人员未能及时甄别此类人员。结果就导致了筛查成本的增加，基层医院负担加重，上级医院阅片数量增加，统计结果不能提供科学准确的数据。而且在眼底照片拍摄过程中，不能严格按照筛查要求拍摄，不注意拍摄装置、拍摄环境的要求，导致拍摄的眼底图像质量较差，获取的眼底图像存在曝光过度、失焦、模糊、光照不均、对比度低等问题，部分图像无法识别基本的疾病特点，给筛查诊断带来较大的困难。

（3）专业眼科医生的缺乏：我国目前眼科医生相对于庞大的患者数量而言严重不足， 现有的医疗资源在很大程度上无法满足眼底检查的需求量，这意味着大量DR 患者将无法尽早地了解到自身视网膜病变情况，导致不能得到及时的诊断和治疗，最终无法有效地控制病情进展造成病变进一步恶化甚至失明。

（4）筛查模式和眼科设备的落后：传统的眼底检查方法包括直接、间接眼底镜检查法等，这些方法费时费力，精确性差，检查结果为医生的主观判断，可靠性和可重复性差，不适合做筛检。而我国医疗资源匮乏，基层医院甚至没有眼底设备来开展筛查。同时在筛查过程中，主要依赖于经验较高的眼科专家对彩色视网膜图像进行评估以确定疾病分期等级，这是一个耗费时力的人工过程。随着DR 患者人数增多，患病率、致盲率逐年升高，待分析的眼底图像海量增加。庞大的筛查任务需求下，在实际诊断过程中易出现医生工作压力增加、医师临床经验不足、医疗资源不均、误诊率较高等问题，导致越来越多的患者可能会错过通过早期发现和治疗的手段来降低失明风险的最佳时机。

3.3 解决筛查管理中出现问题的建议

解决上述问题，就需要借助科学的手段，有效的规划。在医联体模式下，需要构建一种新的DR 防治筛查体系和服务模式，来有效整合公共卫生和临床医疗两大服务体系和资源，对筛查前后患者进行科学化的延续性管理，科学有效地解决DR 患者的问题。

（1）AI 新技术的应用：目前随着计算机视觉和模式识别技术的不断发展，医学图像处理逐渐广泛应用于病灶分割、疾病诊断等领域。与人工提取眼底特征的传统影像学筛查相比，基于深度学习的人工智能筛查糖尿病视网膜病变能清晰地拍摄到视网膜上的软硬渗出物、出血点、微血管瘤等[22]，能为医生和患者提供数字化的诊断依据，具有较高的诊断效率和准确率，提高医师的工作效率、节省疾病筛查时间，成本低，效率高， 能有效解决我国当前糖尿病患者群体庞大、患者生存周期延长、患者前往医院定期随访困难和基层医院专业眼科人才匮乏的困境，缓解大规模眼底筛查需求下医疗资源不足的问题，在临床工作中具有很重要的现实意义。人工智能在DR 的筛查和分级诊断方面正逐渐展现出巨大潜力。近年来，多个国家和地区利用互联网和人工智能技术进行了一系列远程筛查 DR 的尝试[23]。我国学者亦在《糖尿病相关眼病防治多学科中国专家共识（2021 年版）》中推荐AI 作为DR 的常见评估工具[24]。

（2）注意筛查前的宣传和筛查后的管理：筛查和治疗可以预防许多糖尿病视网膜病变病例所引起的失明。但是，本研究在筛查糖尿病患者的过程中针对糖尿病并发症的教育尚有欠缺，需进一步强化提高糖尿病患者对包括糖尿病视网膜病变在内的糖尿病并发症知晓率；
要注意宣传的目的，通过疾病登记建档、健康宣教等方式，提高患者的认知程度和自我防治行为，提高筛查和治疗的百分比；
应采取一些特别的措施，鼓励对高危患者以及在检查中发现患有非增生性视网膜病变的患者，定期进行检查；
最终使得糖尿病视网膜病变的筛查率得到提高，从而减少糖尿病视网膜病变致盲率。

综上所述，在《“健康中国2030”规划纲要》大背景下，构建和实施医联体模式下糖尿病视网膜病变筛查预防模式，能有效促进患者对疾病的知识掌握程度，提高生活质量。筛查管理过程简洁易掌握，服务流程方便可复制、可推广。推进筛查模式的广泛应用，可以促进DR 管理的信息化、科学化，缓解区域医疗资源的不平衡，解决三级诊疗过程中出现的问题，值得在实际工作中推广应用。

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