导语
第85届美国糖尿病协会科学年会（ADA 2025）的“推进糖尿病视网膜病变（DR）诊疗——整合临床见解、人工智能与健康公平”口头报告专题中，四位研究者报告了团队开展的最新研究进展：1型糖尿病（T1DM）研究中首次发现，血糖控制不佳虽加剧DR，却与年龄相关性黄斑变性（AMD）风险呈负相关；2型糖尿病（T2DM）患者眼科筛查率不足25%，而医疗AI通过平衡设备可及性与灵敏度，有望破解筛查公平性难题。
109-OR
GRI与T1DM并发症相关——来自虚拟DCCT试验的见解
Glycemic Risk Index (GRI) Is Related to Type 1 Diabetes Complications—Insights from the Virtual Diabetes Control and Complications Trial (DCCT)
引言与目的
血糖风险指数（GRI）是一种基于持续葡萄糖监测（CGM）数据的复合指标，通过加权低血糖与高血糖风险来量化血糖控制的整体质量。本研究旨在利用糖尿病控制与并发症试验（DCCT）的数据，评估GRI与糖尿病并发症发生速率之间的关联。
方法
利用DCCT数据集中的糖化血红蛋白（HbA1c）和季度7点血糖谱数据，为1440例DCCT参与者每人生成一条模拟CGM曲线。基于14天的模拟CGM数据，计算每例参与者在每6个月访视时的GRI。应用与原始DCCT分析一致的泊松回归模型，评估GRI与并发症发生速率之间的关联。
结果
分析结果显示，GRI值与视网膜病变进展速率之间存在统计学显著关联（P<0.0001；图1A）。GRI也与DCCT中观察到的严重低血糖发生率相关（P<0.001；图1B）。
结论
与葡萄糖目标范围内时间（TIR）和HbA1c类似，GRI是血糖控制的可靠表征，并与视网膜病变进展显著相关。这些结果支持GRI作为评估血糖控制的有力补充指标的潜力。
110-OR
T1DM中血糖控制与年龄相关性黄斑变性负相关风险及糖尿病视网膜病变严重程度的关联
Association of Glycemic Control with Inverse Risk of Age-Related Macular Degeneration and Diabetic Retinopathy Severity in Type 1 Diabetes
引言与目的
本研究旨在确定代谢控制与T1DM患者中年龄相关性黄斑变性（AMD）的存在以及糖尿病视网膜病变（DR）严重程度之间的关联。
方法
在Joslin糖尿病中心，对来自Beetham眼科研究所（BEI，N=1413）的T1DM患者以及一个病程超过50年且年龄匹配的群体（Joslin Medalist研究，N=1019）的视网膜图像进行检查。使用AREDS分类法评估AMD的存在，使用ETDRS分级法评估DR严重程度。对一组Medalist患者（N=20）的视网膜组织进行基于液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）的蛋白质组学分析。
结果
在BEI队列和Medalist队列中均观察到AMD的存在与较低的DR严重程度相关。具体而言，BEI队列中无DR至轻度非增殖性DR（NPDR）组的AMD患病率为14.5%，显著高于增殖性DR（PDR）组的3.0%（P<0.0001）；同样，Medalist队列中无DR至轻度NPDR组的AMD患病率为23.4%，也显著高于PDR组的7.9%（P<0.0001）。值得注意的是，Medalist患者中未发现新生血管性AMD。对部分Medalist患者（N=75）的持续葡萄糖监测（CGM）数据分析显示，低于目标范围时间（TBR）的增加与AMD的存在呈正相关，且与PDR呈负相关（P<0.05）。相反，反映血糖控制不佳的指标，如晚期糖基化终末产物水平和高于目标范围时间（TAR），则与PDR的存在相关（P<0.05）。双变量分析中的视网膜蛋白质组学结果表明，增强糖酵解和线粒体代谢的通路与较低的DR严重程度相关，但与更严重的AMD相关。
结论
这些研究结果表明，改善T1DM患者的血糖控制可能通过改变视网膜中的糖酵解通路及葡萄糖/脂质代谢，从而影响AMD的发生。需要进一步的研究来验证T1DM患者中AMD与DR严重程度之间的负相关性，需要进一步的研究来验证T1DM患者中AMD与DR严重程度之间的负相关性，以及阐明血糖控制在糖尿病患者AMD进展中的作用。
111-OR
评估糖尿病眼病诊疗流程——加州大学卫生系统两家学术医疗中心T2DM患者的筛查缺口与预测因素
Assessing the Diabetic Eye Disease Care Continuum—Screening Gaps and Predictors among Type 2 Diabetes Mellitus Patients at Two Academic Medical Centers within the University of California Health System
引言与目的
ADA推荐成人T2DM患者每年进行眼科检查，但及时筛查仍面临诸多障碍。本研究旨在评估加州大学旧金山分校（UCSF）和尔湾分校（UCI）医疗系统中T2DM患者的糖尿病眼保健连续服务情况。
方法
研究查询了UCSF和UCI在2020~2022年底由初级保健医生（PCP）接诊的成人T2DM患者的电子健康记录。主要分析指标包括：符合筛查条件的患者中被转诊至眼科专科医生的比例、12个月内完成筛查访视的比例，被诊断出DR并接受治疗的患者比例。采用校正逻辑回归模型识别转诊和完成筛查访视的显著预测因子，并利用目标最大似然估计（TMLE）评估自动化转诊系统对筛查率的影响。
结果
研究纳入符合糖尿病眼病筛查条件的患者群体，其中UCSF为2612例，UCI为5661例。UCSF的1年转诊率（53.6%）及筛查访视完成率（21.0%）均显著高于UCI（分别为37.4%和13.4%，P<0.001）。DR诊断患病率在UCSF和UCI分别为3.6%和3.4%，治疗率分别为0.7%和1.0%。逻辑回归分析显示，接受转诊（OR 57.3，95%CI：47.5~77.2）、既往眼病史（OR 6.6，95%CI：5.8~7.4）以及查尔森共病指数（OR 1.2，95%CI：1.1~1.9）与更高的筛查访视完成率显著相关；而较高的地区贫困指数（OR 0.8，95%CI：0.8~0.9）则与较低的筛查访视可能性相关。TMLE分析预测，实施自动化转诊系统后，筛查率在UCSF可提升至34%，在UCI可提升至24%。
结论
大多数T2DM患者未能获得及时的糖尿病眼病筛查。实施自动化转诊系统有望显著提高筛查率，但筛查差距可能依然存在。需要进一步研究以理解这些差距，并设计有效的干预措施以改善糖尿病患者的眼健康结局。
112-OR
减轻医疗自主人工智能中的应用偏差——量化准确性与可及性之间的平衡
Mitigating Adoption Bias in Medical Autonomous AI—Quantifying the Balance between Accuracy and Access
引言与目的
人群实现灵敏度（PAS）假设诊断过程的主要目标是识别能够从干预中获益的患者。本研究应用PAS分析一款用于糖尿病眼部疾病检查的自主人工智能（AI）的采纳偏倚，该偏倚源于AI技术采纳过程中存在的不公平性。
方法
研究比较了分别适配于台式眼底相机和手持式视网膜相机的两种自主AI算法。敏感性数据来源于预先注册的临床试验（NCT02963441和NCT05808699）报告的结果。PAS计算采用发表于Nature旗下期刊npj Digital Medicine的伦理框架所推导的公式。设备可及性则基于美国初级保健机构中部署的台式眼底相机和手持式视网膜相机的数量进行估算。通过热力图，展示了在任意可及性水平（0~100%渗透率）且敏感性≥60%条件下的PAS值分布。
结果
分析表明，PAS值随设备可及性和/或算法敏感性的提升而增加，热力图右上象限显示出最高的PAS值（图2）。值得注意的是，尽管适配手持式视网膜相机的AI算法敏感性（82%）略低于适配台式眼底相机的算法（87%），但手持式设备预估拥有高达台式相机10倍的采纳潜力。这一显著的可及性优势意味着在真实世界环境中，基于手持式设备的AI系统有望检测出更多的DR病例。
结论
缓解AI诊断工具的采纳偏倚需要在算法准确性与设备可及性之间取得平衡，PAS为此提供了量化依据。本研究阐明，通过优先部署具有更广泛可及性的解决方案（即使其敏感性略低），可以实现这种平衡，从而使临床医生能同时优化诊断准确性和筛查覆盖率。
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第85届美国糖尿病协会科学年会（ADA 2025）的“推进糖尿病视网膜病变（DR）诊疗——整合临床见解、人工智能与健康公平”口头报告专题中，四位研究者报告了团队开展的最新研究进展：1型糖尿病（T1DM）研究中首次发现，血糖控制不佳虽加剧DR，却与年龄相关性黄斑变性（AMD）风险呈负相关；2型糖尿病（T2DM）患者眼科筛查率不足25%，而医疗AI通过平衡设备可及性与灵敏度，有望破解筛查公平性难题。
109-OR
GRI与T1DM并发症相关——来自虚拟DCCT试验的见解
Glycemic Risk Index (GRI) Is Related to Type 1 Diabetes Complications—Insights from the Virtual Diabetes Control and Complications Trial (DCCT)
引言与目的
血糖风险指数（GRI）是一种基于持续葡萄糖监测（CGM）数据的复合指标，通过加权低血糖与高血糖风险来量化血糖控制的整体质量。本研究旨在利用糖尿病控制与并发症试验（DCCT）的数据，评估GRI与糖尿病并发症发生速率之间的关联。
方法
利用DCCT数据集中的糖化血红蛋白（HbA1c）和季度7点血糖谱数据，为1440例DCCT参与者每人生成一条模拟CGM曲线。基于14天的模拟CGM数据，计算每例参与者在每6个月访视时的GRI。应用与原始DCCT分析一致的泊松回归模型，评估GRI与并发症发生速率之间的关联。
结果
分析结果显示，GRI值与视网膜病变进展速率之间存在统计学显著关联（P<0.0001；图1A）。GRI也与DCCT中观察到的严重低血糖发生率相关（P<0.001；图1B）。
图1. 按GRI分层的（A）视网膜病变和（B）严重低血糖的发生率
结论
与葡萄糖目标范围内时间（TIR）和HbA1c类似，GRI是血糖控制的可靠表征，并与视网膜病变进展显著相关。这些结果支持GRI作为评估血糖控制的有力补充指标的潜力。
110-OR
T1DM中血糖控制与年龄相关性黄斑变性负相关风险及糖尿病视网膜病变严重程度的关联
Association of Glycemic Control with Inverse Risk of Age-Related Macular Degeneration and Diabetic Retinopathy Severity in Type 1 Diabetes
引言与目的
本研究旨在确定代谢控制与T1DM患者中年龄相关性黄斑变性（AMD）的存在以及糖尿病视网膜病变（DR）严重程度之间的关联。
方法
在Joslin糖尿病中心，对来自Beetham眼科研究所（BEI，N=1413）的T1DM患者以及一个病程超过50年且年龄匹配的群体（Joslin Medalist研究，N=1019）的视网膜图像进行检查。使用AREDS分类法评估AMD的存在，使用ETDRS分级法评估DR严重程度。对一组Medalist患者（N=20）的视网膜组织进行基于液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）的蛋白质组学分析。
结果
在BEI队列和Medalist队列中均观察到AMD的存在与较低的DR严重程度相关。具体而言，BEI队列中无DR至轻度非增殖性DR（NPDR）组的AMD患病率为14.5%，显著高于增殖性DR（PDR）组的3.0%（P<0.0001）；同样，Medalist队列中无DR至轻度NPDR组的AMD患病率为23.4%，也显著高于PDR组的7.9%（P<0.0001）。值得注意的是，Medalist患者中未发现新生血管性AMD。对部分Medalist患者（N=75）的持续葡萄糖监测（CGM）数据分析显示，低于目标范围时间（TBR）的增加与AMD的存在呈正相关，且与PDR呈负相关（P<0.05）。相反，反映血糖控制不佳的指标，如晚期糖基化终末产物水平和高于目标范围时间（TAR），则与PDR的存在相关（P<0.05）。双变量分析中的视网膜蛋白质组学结果表明，增强糖酵解和线粒体代谢的通路与较低的DR严重程度相关，但与更严重的AMD相关。
结论
这些研究结果表明，改善T1DM患者的血糖控制可能通过改变视网膜中的糖酵解通路及葡萄糖/脂质代谢，从而影响AMD的发生。需要进一步的研究来验证T1DM患者中AMD与DR严重程度之间的负相关性，需要进一步的研究来验证T1DM患者中AMD与DR严重程度之间的负相关性，以及阐明血糖控制在糖尿病患者AMD进展中的作用。
111-OR
评估糖尿病眼病诊疗流程——加州大学卫生系统两家学术医疗中心T2DM患者的筛查缺口与预测因素
Assessing the Diabetic Eye Disease Care Continuum—Screening Gaps and Predictors among Type 2 Diabetes Mellitus Patients at Two Academic Medical Centers within the University of California Health System
引言与目的
ADA推荐成人T2DM患者每年进行眼科检查，但及时筛查仍面临诸多障碍。本研究旨在评估加州大学旧金山分校（UCSF）和尔湾分校（UCI）医疗系统中T2DM患者的糖尿病眼保健连续服务情况。
方法
研究查询了UCSF和UCI在2020~2022年底由初级保健医生（PCP）接诊的成人T2DM患者的电子健康记录。主要分析指标包括：符合筛查条件的患者中被转诊至眼科专科医生的比例、12个月内完成筛查访视的比例，被诊断出DR并接受治疗的患者比例。采用校正逻辑回归模型识别转诊和完成筛查访视的显著预测因子，并利用目标最大似然估计（TMLE）评估自动化转诊系统对筛查率的影响。
结果
研究纳入符合糖尿病眼病筛查条件的患者群体，其中UCSF为2612例，UCI为5661例。UCSF的1年转诊率（53.6%）及筛查访视完成率（21.0%）均显著高于UCI（分别为37.4%和13.4%，P<0.001）。DR诊断患病率在UCSF和UCI分别为3.6%和3.4%，治疗率分别为0.7%和1.0%。逻辑回归分析显示，接受转诊（OR 57.3，95%CI：47.5~77.2）、既往眼病史（OR 6.6，95%CI：5.8~7.4）以及查尔森共病指数（OR 1.2，95%CI：1.1~1.9）与更高的筛查访视完成率显著相关；而较高的地区贫困指数（OR 0.8，95%CI：0.8~0.9）则与较低的筛查访视可能性相关。TMLE分析预测，实施自动化转诊系统后，筛查率在UCSF可提升至34%，在UCI可提升至24%。
结论
大多数T2DM患者未能获得及时的糖尿病眼病筛查。实施自动化转诊系统有望显著提高筛查率，但筛查差距可能依然存在。需要进一步研究以理解这些差距，并设计有效的干预措施以改善糖尿病患者的眼健康结局。
112-OR
减轻医疗自主人工智能中的应用偏差——量化准确性与可及性之间的平衡
Mitigating Adoption Bias in Medical Autonomous AI—Quantifying the Balance between Accuracy and Access
引言与目的
人群实现灵敏度（PAS）假设诊断过程的主要目标是识别能够从干预中获益的患者。本研究应用PAS分析一款用于糖尿病眼部疾病检查的自主人工智能（AI）的采纳偏倚，该偏倚源于AI技术采纳过程中存在的不公平性。
方法
研究比较了分别适配于台式眼底相机和手持式视网膜相机的两种自主AI算法。敏感性数据来源于预先注册的临床试验（NCT02963441和NCT05808699）报告的结果。PAS计算采用发表于Nature旗下期刊npj Digital Medicine的伦理框架所推导的公式。设备可及性则基于美国初级保健机构中部署的台式眼底相机和手持式视网膜相机的数量进行估算。通过热力图，展示了在任意可及性水平（0~100%渗透率）且敏感性≥60%条件下的PAS值分布。
结果
分析表明，PAS值随设备可及性和/或算法敏感性的提升而增加，热力图右上象限显示出最高的PAS值（图2）。值得注意的是，尽管适配手持式视网膜相机的AI算法敏感性（82%）略低于适配台式眼底相机的算法（87%），但手持式设备预估拥有高达台式相机10倍的采纳潜力。这一显著的可及性优势意味着在真实世界环境中，基于手持式设备的AI系统有望检测出更多的DR病例。
图2. 热力图
结论
缓解AI诊断工具的采纳偏倚需要在算法准确性与设备可及性之间取得平衡，PAS为此提供了量化依据。本研究阐明，通过优先部署具有更广泛可及性的解决方案（即使其敏感性略低），可以实现这种平衡，从而使临床医生能同时优化诊断准确性和筛查覆盖率。
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