问题描述

代谢性疾病是一类涉及人体内物质代谢异常的疾病，主要包括糖、脂肪、蛋白质等物质的代谢紊乱。这类疾病包括糖尿病、高血压、高血脂、冠心病和肥胖症等。定期进行眼底检查与AI评估有助于及早发现和监测这些代谢疾病，从而减少对患者视力和生活质量的损害。然而，目前眼底血管健康检查技术具有较强的专业性，存在一些限制，如仪器设备的限制、医生技术和经验的限制，以及患者的经济负担等。AI技术在眼底血管健康检查的应用，极大提高了代谢性疾病的诊疗效率。近年来，基于眼底图像的人工智能技术已被开发用于评估心血管病的发病风险。这种技术具有即时、无创、易操作和成本低等优点，能够快速准确地评估个体的心血管病风险。本产业技术问题聚焦我国如何应用AI眼底血管健康技术促进相关代谢疾病分级诊疗。目标是实现不同医疗卫生服务机构疾病诊疗效率一致性，推进代谢疾病早期诊断和风险评估。通过优化分级诊疗路径，AI眼底血管健康技术有助于实现医疗资源的合理分配，提高医疗服务的效率和质量。

目前，综合医院全科医学科已经在基层医疗机构中建立了广泛协作网络。这一网络的优势在于，它能够整合先进的AI眼底血管健康筛查技术，致力于将这些技术无缝嵌入基层医疗服务中，同时确保不会给基层医疗机构带来额外的经济和工作负担。构建一套完整的AI眼底血管健康技术实施策略，以提高医疗服务的效率和质量。

问题背景

我国代谢性疾病负担沉重，大量患者对早期检测和管理的需求尚未得到满足。以糖尿病为例，患者数量已高达1.298亿人，且每年新增患者的比例约为43.3%。目前，基层的眼底筛查普及程度有限，这对改善疾病早期诊断和管理构成了挑战。为了改善这一状况，需要采取以下措施：首先，设立眼底筛查门诊，以提升医疗服务的覆盖和质量；其次，加强医务人员的专业培训，提高他们对代谢性疾病的识别和处理能力；最后，利用互联网技术建立远程筛查平台，使筛查服务更加便捷和高效。眼底筛查工作任重而道远，其普及需要政府、医疗机构、医务人员以及社会各界的共同努力和支持。

尽管我国初级医疗卫生服务体系在代谢疾病眼底血管健康问题防治方面存在资源分配不均和服务能力不足的挑战，但近年来，一些综合医院的全科医学科通过建立广泛的全科协作网络，在推进分级诊疗建设和科技赋能基层方面取得了显著进展。以北京大学第一医院全科医学科为例，该科室依托国家'十四五'重点研发计划等项目，开展了全国性的'基层医疗机构呼吸健康规范化照护体系与能力建设项目'。该项目成功建立了基层咳喘规范化诊疗能力提升的示范基地，吸引了16870家基层医疗机构申报，最终认定了11499家，显示出项目对于提升基层医疗服务能力的积极影响。

最新进展（截止问题发布年度）

AI眼底血管健康技术在慢性病诊断与风险管理已经在发达国家成功应用于基层医疗体系，实现对慢性病患者的精准筛查和个性化干预。在我国，眼底与代谢性疾病研究方兴未艾，AI眼底血管健康技术与“三高”等代谢疾病、糖尿病肾病、肥胖症、甲状腺疾病均有研究成果报道，部分技术正逐步推广至基层医疗机构，尤其是在针对糖尿病视网膜病变等并发症以及心血管疾病风险评估方面。AI眼底血管健康技术可以实现相关代谢病患者的早期筛查、诊断、治疗和随访全过程的分级管理，从而构建合理的分级诊疗路径。

要全面推行AI眼底血管健康技术在基层慢性病防治中的应用，还需要解决以下核心问题：首先，确保AI算法在基层环境中的可靠性和准确性，减少误诊和漏诊；其次，搭建全科医生、代谢疾病专科医生与眼科医生协同合作的机制，形成“全专结合”的慢性病诊疗模式；再次，设计和实施一套符合中国国情的基于AI眼底血管健康筛查技术的分级诊疗路径；最后，开展严格的成本效益分析，证明AI技术在节约医疗成本、提高基层服务效率方面的实际效果，以期获取政策支持和社会认可。

重要意义

本项目通过突破性地运用AI眼底血管健康技术，改革了基层医疗机构慢性病防治模式，对推进我国代谢疾病分级诊疗具有重大战略意义和示范作用，预期将产生深远的效益：

1.科学认知层面，将深化对慢性病发病机制和转归规律的理解，推动医学理论与实践在AI技术支持下的创新融合，为医学研究开辟新的视角；

2.社会进步层面，强化全科医学科在基层慢性病防治中的核心地位，促进跨学科合作，实现医疗资源在各级医疗机构间的高效流转，提升基层服务能力；

3.科技经济效益上，AI技术的广泛应用有望大幅提高基层医疗机构的工作效能，降低医疗成本，同时带动相关智能医疗设备制造业和大数据产业的快速发展；

4.社会效益上，通过更早发现、更优干预慢性病，有效提高生活质量，减轻照护负担，维护社会稳定和谐，为构建和完善老龄化社会治理结构提供有力支撑。